二、機器學習模型評估 2.1 模型評估：基本概念 錯誤率(Error Rate) 預測錯誤的樣本數a占樣本總數的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准確率(Accuracy) 准確率=1-錯誤率准確率=1−錯誤率 誤差 ...

'沒有測量，就沒有科學'這是科學家門捷列夫的名言。在計算機科學特別是機器學習領域中，對模型的評估同樣至關重要，只有選擇與問題相匹配的評估方法，才能快速地發現模型選擇或訓練過程中出現的問題，迭代地對模型進行優化。模型評估主要分為離線評估和在線評估兩個階段。針對分類、排序、回歸、序列預測等不同類 ...

一、模型的評估方法 （1）留出法：顧名思義，就是留出一部分作為測試樣本。將已知的數據集分成兩個互斥的部分，其中一部分用來訓練模型，另一部分用來測試模型，評估其誤差，作為泛化誤差的估計。 　　注意：（1） 兩個數據集的划分要盡可能保持數據分布的一致性，避免因數據划分過程引入人為的偏差 ...

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 ...

涉及： 使用交叉驗證對模型進行評估 使用網格搜索尋找模型的最優參數 對分類模型的可信度進行評估 使用交叉驗證進行模型評估 以前的內容，經常涉及使用sklear中的train_test_split 將數據集拆分成訓練集和測試集，然后用訓練集訓練模型，再用模型去擬合測試集 ...

評估指標的局限性 准確率（Accuracy） \(\text{Accuracy} = \dfrac{n_{correct}}{n_{total}}\) 樣本不均衡時，不准確 改進：平均准確率 精確率(Precision)和召回率 ...