原文:機器學習——聚類算法的評估指標

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:

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機器學習算法分類及其評估指標筆記

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 ...

Sat Apr 22 00:09:00 CST 2017 0 3639
聚類算法及其評估指標

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 ...

Tue Aug 07 06:29:00 CST 2018 0 34566
機器學習--評估指標

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 ...

Fri Apr 17 05:24:00 CST 2020 0 638
機器學習模型評估指標總結

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 ...

Mon Jul 05 22:52:00 CST 2021 0 162
機器學習模型評估指標匯總

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 ...

Tue Aug 07 02:14:00 CST 2018 1 18533
機器學習模型評估指標總結

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 ...

Thu Aug 16 07:41:00 CST 2018 0 1049
機器學習模型評估指標匯總 (一)

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 ...

Sun Dec 19 05:51:00 CST 2021 0 124
機器學習模型評估指標匯總 (二)

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 ...

Sun Dec 19 05:53:00 CST 2021 0 137
 
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