原文:機器學習 評價指標整理

目錄 .准確率 Accuracy .召回率 Recall .精確率 Precision .召回率與精確率的關系 .誤報率 FPR 與漏報率 FNR .准確率 Accuracy 准確率是指我們的模型預測正確的結果所占的比例。 正式點說,准確率的定義如下: Accuracy frac Number of correct predictions Total number of predictions 對 ...

2020-01-28 23:54 0 935 推薦指數:

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機器學習評價指標

機器學習度量指標 分類評估指標 TN TP FN FP TP:預測為正向(P),實際上預測正確( ...

Sat Jul 27 00:36:00 CST 2019 2 860
機器學習評價指標大匯總

作者:無影隨想 時間:2016年3月。 出處:https://zhaokv.com/machine_learning/2016/03/ml-metric.html聲明:版權所有,轉載請注明出處 在使用機器學習算法的過程中,針對不同場景需要不同的評價指標,在這里對常用的指標進行一個簡單的匯總 ...

Wed Mar 02 20:35:00 CST 2016 2 37729
機器學習中的評價指標--01

機器學習中的評價指標--01 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 ...

Wed Nov 10 00:30:00 CST 2021 0 133
機器學習分類算法評價指標

//2019.08.14#機器學習算法評價分類結果1、機器學習算法的評價指標一般有很多種,對於回歸問題一般有MAE,MSE,AMSE等指標,而對於分類算法的評價指標則更多:准確度score,混淆矩陣、精准率、召回率以及ROC曲線、PR曲線等。2、對於分類算法只用准確率的評價指標是不夠 ...

Fri Aug 16 18:26:00 CST 2019 0 687
機器學習評價指標大匯總

http://charleshm.github.io/ 在使用機器學習算法的過程中,針對不同場景需要不同的評價指標,在這里對常用的指標進行一個簡單的匯總。 一、分類 1. 精確率與召回率 精確率與召回率多用於二分類問題。精確率(Precision)指的是模型判為正的所有樣本中有 ...

Mon Jul 22 16:49:00 CST 2019 0 457
機器學習面試--算法評價指標

機器學習分為三個階段: 第一階段:學習模型。采用學習算法,通過對訓練集進行歸納學習得到分類模型; 第二階段:測試模型。將已經學習得到的分類模型用於測試集,對測試集中未知類別的實例進行分類。 第三階段:性能評估。顯然,通過測試集產生的分類未必是最佳的,這就導致對測試集的分類 ...

Fri Jul 20 00:42:00 CST 2018 0 5354
3-機器學習-線性回歸+回歸算法的評價指標

總結 線性回歸 線性回歸原理:每個特征需要有一個權重系數,這個權重系數明確后,就可以通過計算預測最終結果,權重越大這個特征就越重要 權重系數的個數一定是和特征維度保持一致。 ...

Wed Jul 22 23:25:00 CST 2020 0 1881
 
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