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 ...

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 ...

五、衡量分類任務的性能指標 　　3、精准度與召回率 　　精准率(Precision)指的是模型預測為 Positive 時的預測准確度，其計算公式如下： 　　　　 　　召回率(Recall)指的是我們關注的事件發生了，並且模型預測正確了的比值 ...

四、衡量回歸的性能指標 　　1、均方誤差-MSE（Mean Squared Error） 　　　　　　 　　其中y^i表示第 i 個樣本的真實標簽，p^i表示模型對第 i 個樣本的預測標簽。 　　線性回歸的目的就是讓損失函數最小。那么模型訓練出來了，我們在測試集 ...

###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 ...

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 ...

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 ...

序言 在機器學習中，性能指標(Metrics)是衡量一個模型好壞的關鍵，通過衡量模型輸出y_predict 和 y_true之間的某種"距離"得出的。 性能指標往往是我們做模型時的最終目標，如准確率，召回率，敏感度等等，但是性能指標常常因為不可微分，無法作為優化的loss函數，因此采用 ...