【機器學習與R語言】13- 如何提高模型的性能？
目錄 1.調整模型參數來提高性能 1.1 創建簡單的調整模型 2.2 定制調整參數 2.使用元學習來提高性能 2.1 集成學習（元學習）概述 2.2 bagging 2.3 boosting 2.4 ...
原文：【機器學習與R語言】12- 如何評估模型的性能？
目錄 .評估分類方法的性能 . 混淆矩陣 . 其他評價指標 Kappa統計量 靈敏度與特異性 精確度與回溯精確度 F度量 . 性能權衡可視化 ROC曲線 .評估未來的性能 . 保持法 . 交叉驗證 . 自助法抽樣 .評估分類方法的性能 擁有能夠度量實用性而不是原始准確度的模型性能評價方法是至關重要的。 種數據類型評價分類器：真實的分類值 預測的分類值 預測的估計概率。之前的分類算法案例只用了前 ...
2020-09-11 16:27 0 1807 推薦指數：
相關推薦
二、機器學習模型評估
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 ...
機器學習之模型評估
'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 ...
機器學習模型評估指標總結
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 ...
機器學習【十】模型評估與優化
涉及： 使用交叉驗證對模型進行評估 使用網格搜索尋找模型的最優參數 對分類模型的可信度進行評估 使用交叉驗證進行模型評估 以前的內容，經常涉及使用sklear中的train_test_split 將數據集拆分成訓練集和測試集，然后用訓練集訓練模型，再用模型去擬合測試集 ...
1.機器學習之模型評估詳解
模型評價是指對於已經建立的一個或多個模型，根據其模型的類別，使用不同的指標評價其性能優劣的過程。常用的聚類模型評價指標有ARI評價法（蘭德系數）、AMI評價法（互信息）、V-measure評分、FMI評價法和輪廓系數等。常用的分類模型評價指標有准確率（Accuracy）、精確率 ...
機器學習模型評估方法
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 ...
機器學習模型評估指標總結
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 ...