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（ ...

1 模型評價指標 模型評估包括評估方法（evaluation）和評價指標（metrics）。評估方法包括留出法，交叉驗證，包外估計等。本文只介紹評價指標。 評價指標的兩個作用：一是了解模型的泛化能力，可以通過同一個指標來對比不同模型，從而知道哪個模型相對好，那個模型相對差；二是可以通過這個指標 ...

K近鄰：算法采用測量不同特征值之間的距離的方法進行分類。 優點： 1.簡單好用，容易理解，精度高，理論成熟，既可以用來做分類也可以用來做回歸； 2.可用於數值型數據和離散型數據； 3.訓練時間復雜度為O(n)；無數據輸入假定； 4.對異常值不敏感 缺點： 1.計算復雜性高；空間復雜性高 ...

快。 4、決策樹可以很好的擴展到大型數據庫中，同時它的大小獨立於數據庫大小。 二、決策樹缺點 1、對缺失數據 ...

1. 前言 在機器學習中，種類最多的一類算法要屬很類算法，本文對機器學習中的各種分類算法的優缺點做一個總結。 2. 貝葉斯分類法 2.1 優點 所需估計的參數少，對於缺失數據不敏感。 有着堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。 2.2 缺點 假設屬性之間相互獨立 ...

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 ...

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 ...

一、常用分類算法的優缺點 二、正確率能很好的評估分類算法嗎 不同算法有不同特點，在不同數據集上有不同的表現效果，根據特定的任務選擇不同的算法。如何評價分類算法的好壞，要做具體任務具體分析。對於決策樹，主要用正確率去評估，但是其他算法，只用正確率能很好的評估嗎？ 答案是否定的。 正確率確實 ...