機器學習的入門,我們需要的一些基本概念: 機器學習的定義 M.Mitchell《機器學習》中的定義是: 算法分類 兩張圖片很好的總結了(機器學習)的算法分類: SKLearn算法選擇 評估指標 分類(Classification)算法指標 ...
共有以下幾種評價指標: 其中,僅輪廓系數比較合理,別的不過是牽強附會罷了,就差欺世盜名了。 混淆矩陣均 性完整性V measure調整蘭德系數 ARI 調整互信息 AMI 輪廓系數 Silhouette 輪廓系數: ...
2020-01-01 17:28 0 769 推薦指數:
機器學習的入門,我們需要的一些基本概念: 機器學習的定義 M.Mitchell《機器學習》中的定義是: 算法分類 兩張圖片很好的總結了(機器學習)的算法分類: SKLearn算法選擇 評估指標 分類(Classification)算法指標 ...
聚類(Clustering)-----物以類聚,人以群分。 1.Finding groups of objects Objects similar to each other are in the same group Objects are different from those ...
1. 回歸(Regression)算法指標 Mean Absolute Error 平均絕對誤差 Mean Squared Error 均方誤差 Root Mean Squared Error:均方根誤差 Coefficient of determination 決定系數 ...
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 ...
參考:https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9431807.html 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 ...
參考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36305931 1、回歸(Regression)算法指標 Mean Absolute Error 平均絕對誤差 Mean Squared Error 均方誤差 ...