評估指標的局限性 准確率（Accuracy） \(\text{Accuracy} = \dfrac{n_{correct}}{n_{total}}\) 樣本不均衡時，不准確 改進：平均准確率 精確率(Precision)和召回率 ...

二、機器學習模型評估 2.1 模型評估：基本概念 錯誤率(Error Rate) 預測錯誤的樣本數a占樣本總數的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准確率(Accuracy) 准確率=1-錯誤率准確率=1−錯誤率 誤差 ...

'沒有測量，就沒有科學'這是科學家門捷列夫的名言。在計算機科學特別是機器學習領域中，對模型的評估同樣至關重要，只有選擇與問題相匹配的評估方法，才能快速地發現模型選擇或訓練過程中出現的問題，迭代地對模型進行優化。模型評估主要分為離線評估和在線評估兩個階段。針對分類、排序、回歸、序列預測等不同類 ...

6. 學習模型的評估與選擇 Content 　　6. 學習模型的評估與選擇 　　　　6.1 如何調試學習算法 　　　　6.2 評估假設函數(Evaluating a hypothesis) 　　　　6.3 模型選擇與訓練/驗證/測試集(Model selection ...

1、損失函數和風險函數 (1)損失函數：常見的有 0-1損失函數 絕對損失函數 平方損失函數 對數損失函數 (2)風險函數：損失函數的期望 經驗風險：模型在數據集T上的平均損失 　 根據大數定律，當N趨向於∞時，經驗風險趨向於風險函數 2、模型評估方法 (1)訓練誤差 ...

【第2章 模型評估與選擇】 〖一、知識點歸納〗 一、經驗誤差與過擬合 【分類】：對是離散值的結果進行預測。 【回歸】：對是連續值的結果進行預測。 分類和回歸屬於監督學習。 【錯誤率】：分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例。 eg：m個樣本中有 ...

線性回歸： 可以用損失函數來評估模型，這個損失函數可以選擇平方損失函數， 將所有樣本的x和y代入， 只要損失函數最小，那么得到的參數就是模型參數 邏輯回歸： 可以使用似然概率來評估模型，將所有樣本的x和y代入， 只要這個似然概率最大，那么得到的參數，就是模型參數 常見的損失函數 機器學習 ...

一、模型的評估方法 （1）留出法：顧名思義，就是留出一部分作為測試樣本。將已知的數據集分成兩個互斥的部分，其中一部分用來訓練模型，另一部分用來測試模型，評估其誤差，作為泛化誤差的估計。 　　注意：（1） 兩個數據集的划分要盡可能保持數據分布的一致性，避免因數據划分過程引入人為的偏差 ...