目錄 MAE系列 MSE系列 R²系列 回歸模型中常用的評估指標可以分如下幾類: MAE系列,即由Mean Absolute Error衍生得到的指標; MSE系列,即由Mean Squared Error衍生得到的指標; R²系列; 注 ...
目錄 成對指標 錯誤率和正確率 Precision Recall TPR Sensitivity TNR Specificity 綜合指標 F Score Matthews Correlaton Coefficient Balanced Classification Rate 圖形指標 ROC AUC 代價曲線 Cost Curve Gain Lift Chart 在處理機器學習的分類問題中,我 ...
2020-03-21 12:20 0 1122 推薦指數:
目錄 MAE系列 MSE系列 R²系列 回歸模型中常用的評估指標可以分如下幾類: MAE系列,即由Mean Absolute Error衍生得到的指標; MSE系列,即由Mean Squared Error衍生得到的指標; R²系列; 注 ...
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 ...
常用機器學習算法包括分類、回歸、聚類等幾大類型,以下針對不同模型總結其評估指標 一、分類模型 常見的分類模型包括:邏輯回歸、決策樹、朴素貝葉斯、SVM、神經網絡等,模型評估指標包括以下幾種: (1)二分類問題 (a)混淆矩陣 准確率A:預測正確個數占總數的比例 ...
參考:https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9431807.html 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 ...
參考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36305931 1、回歸(Regression)算法指標 Mean Absolute Error 平均絕對誤差 Mean Squared Error 均方誤差 ...
分類指標 sklearn.metrics 模塊實現了幾個 loss, score, 和 utility 函數來衡量 classification (分類)性能。 某些 metrics (指標)可能需要 positive class (正類),confidence values(置信度值 ...
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 ...