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 ...
目錄 MAE系列 MSE系列 R 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 R 系列 注:在英語中,error和deviation的含義是一樣的,所以Mean Absolute Error也可以叫做Mean Absolute Deviation MAD ...
2020-03-21 17:04 0 1013 推薦指數:
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 ...
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 ...
2 模型評估與選擇 2.1評估方法 2.1.1訓練集和測試集 實例1:鳶尾花數據集(Iris) 鳶尾花數據集(Iris)是一個經典數據集。數據集內包含 3 類共 150 條記錄 ...
回歸模型是機器學習中很重要的一類模型,不同於常見的分類模型,回歸模型的性能評價指標跟分類模型也相差很大,這里簡單基於工作中的一點實踐來記錄一下基於sklearn庫計算回歸模型中常用的四大評價指標主要包括:explained_variance_score ...