模型評估方法和性能指標
###基礎概念 在建模過程中，由於偏差過大導致的模型欠擬合以及方差過大導致的過擬合的存在，為了解決這兩個問題，我們需要一整套方法及評價指標。其中評估方法用於評估模型的泛化能力，而性能指標則用於評價單個模型性能的高低。 ####泛化性能 模型的泛化性能是由學習算法的能力，數據的充分性及學習 ...
原文：模型評估性能指標_mAP
轉載：性能指標 模型評估 之mAP 什么是性能指標 用於評價模型的好壞，當然使用不同的性能指標對模型進行評價往往會有不同的結果，也就是說模型的好壞是 相對 的，什么樣的模型好的，不僅取決於算法和數據，還決定於任務需求。因此，選取一個合理的模型評價指標是非常有必要的。 錯誤率 amp 精度 針對數據集D和學習器f而言： 錯誤率：分類錯誤的樣本數占總樣本的比例 精度：分類正確的樣本數占總樣本的比例 召 ...
2019-12-27 15:42 0 1353 推薦指數：
相關推薦
模型性能指標
模型性能指標 作者：elfin 資料來源：mocro wen 目錄 1、前言--混淆矩陣 1.1 二分類的混淆矩陣 1.2 多分類的混淆矩陣 1.3 python繪制混淆矩陣 2、精確率Precision ...
《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（8）--評估方法、分類任務的性能指標、回歸任務的性能指標具體實現
2 模型評估與選擇 2.1評估方法 2.1.1訓練集和測試集 實例1：鳶尾花數據集（Iris） 鳶尾花數據集（Iris）是一個經典數據集。數據集內包含 3 類共 150 條記錄 ...
《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（7）--sklearn中的分類性能指標
六、sklearn中的分類性能指標 機器學習中常使用 sklearn 完成對模型分類性能的評估，我們需要掌握使用 sklearn 提供的以下接口： accuracy_score 准確度 precision_score 精准率 recall_score 召回率 ...
性能指標
軟件性能的影響因素 （1）硬件設施（部署結構、機器配置） （2）網絡環境（客戶端帶寬、服務器端帶寬） （3）操作系統（類型、版本、參數配置） （4）中間件（類型、版本、參數配置） （5）應用程序（性能） （6）並發用戶數（系統當前訪問狀態） （7）客戶端 （8）數據服務 ...
《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（6）--衡量分類任務的性能指標：ROC曲線與AUC計算與繪制
五、衡量分類任務的性能指標 5、ROC曲線與AUC （1）ROC曲線 ROC曲線( Receiver Operating Cha\fracteristic Curve )描述的 TPR （ True Positive Rate ）與 FPR （ False Positive ...
磁盤的性能指標
磁盤的五個常見性能指標,使用率,飽和度,IOPS,吞吐量和響應時間 使用率:指磁盤處理I/O的時間百分比,過高的使用率,通常意味着磁盤I/O存在性能瓶頸,但是使用率只考慮有沒有I/O,而不考慮I/O大小,當使用率達到100%的時候,磁盤依舊會接受新的I/O請求 ...
jvm性能指標
吞吐量：衡量垃圾回收器運行在性能峰值的時候不需要關心垃圾回收期暫停的時間或者需要占用內存的能力延遲：衡量垃圾回收器最小化甚至消滅由垃圾回收器引起的暫停時間和應用抖動的能力內存占用：衡量為了高效的運行，垃圾回收器需要的內存 一項指標的提升，往往需要犧牲其他一項或者兩項指標。換一句話說，一項指標 ...