機器學習中的評價指標--01
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 ...
原文：機器學習中幾種常見的模型評價指標
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來逐步優化我們的模型。 對於分類和回歸兩類監督學習，分別有各自的評判標准。本篇主要討論與分類相關的一些指標， ...
2020-04-02 20:26 0 3503 推薦指數：
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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 ...