“沒有測量，就沒有科學。”這是科學家門捷列夫的名言。在計算機科學中，特別是在機器學習的領域，對模型的測量和評估同樣至關重要。只有選擇與問題相匹配的評估方法，我們才能夠快速的發現在模型選擇和訓練過程中可能出現的問題，迭代地對模型進行優化。本文將總結機器學習最常見的模型評估指標，其中包括 ...

一個深度學習模型在各類任務中的表現都需要定量的指標進行評估，才能夠進行橫向的對比比較，包含了分類、回歸、質量評估、生成模型中常用的指標。 1 分類評測指標 圖像分類是計算機視覺中最基礎的一個任務，也是幾乎所有的基准模型進行比較的任務，從最開始比較簡單的10分類的灰度圖像手寫數字識別mnist ...

摘要：這篇文章主要向大家介紹深度學習分類任務評價指標,主要內容包括基礎應用、實用技巧、原理機制等方面，希望對大家有所幫助。 本文分享自華為雲社區《深度學習分類任務常用評估指標》，原文作者：lutianfei 。 這篇文章主要向大家介紹深度學習分類任務評價指標,主要內容包括基礎應用 ...

一、分類評估指標 准確率（最直白的指標）缺點：受采樣影響極大，比如100個樣本中有99個為正例，所以即使模型很無腦地預測全部樣本為正例，依然有99%的正確率適用范圍：二分類（准確率）；二分類、多分類（平均准確率） 混淆矩陣 ...

深度學習模型評估指標 一個深度學習模型在各類任務中的表現都需要定量的指標進行評估，才能夠進行橫向的對比比較，包含了分類、回歸、質量評估、生成模型中常用的指標。 1 分類評測指標 圖像分類是計算機視覺中最基礎的一個任務，也是幾乎所有的基准模型進行比較的任務，從最開始比較簡單的10分類的灰度圖像 ...

本文對機器學習模型評估指標進行了完整總結。機器學習的數據集一般被划分為訓練集和測試集，訓練集用於訓練模型，測試集則用於評估模型。針對不同的機器學習問題（分類、排序、回歸、序列預測等），評估指標決定了我們如何衡量模型的好壞 一、Accuracy 准確率是最簡單的評價指標，公式 ...

在使用機器學習算法過程中，針對不同的問題需要不用的模型評估標准，這里統一匯總。主要以兩大類分類與回歸分別闡述。 一、分類問題 1、混淆矩陣 混淆矩陣是監督學習中的一種可視化工具，主要用於比較分類結果和實例的真實信息。矩陣中的每一行代表實例的預測類別，每一列代表實例的真實類別 ...

常用機器學習算法包括分類、回歸、聚類等幾大類型，以下針對不同模型總結其評估指標 一、分類模型 常見的分類模型包括：邏輯回歸、決策樹、朴素貝葉斯、SVM、神經網絡等，模型評估指標包括以下幾種： （1）二分類問題 　　（a）混淆矩陣 　　　　准確率A：預測正確個數占總數的比例 ...