//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 ...

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 ...

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 ...

准確率 Accuracy 精確率 Precision 召回率 Recall F1（綜合Precision與Recall） ROC曲線 PR曲線 ...

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（ ...

有通用性 回歸算法就是在不斷的自身迭代的減少誤差來使得回歸算法的預測結果可以越發的逼近真實結果 線性 ...

線性回歸 回歸問題的目標值是連續性的值，而分類問題的目標值是離散型的值。 回歸處理的問題為預測： 預測房價 銷售額的預測 設定貸款額度 總結：上述案例中，可以根據事物的相關特征預測出對應的結果值 線性回歸在生活中的映射（現實生活中就 ...