原文:多分類建模評估指標

作為機器學習實踐中分類領域下的一個模塊,多分類問題建模也是生產生活應用中的重要組成部分 在模型構建完成之后,對多分類模型的評估影響到后期的模型決策甚至是機器學習解決方案的實際應用效果。 准確有效評估多分類模型的性能,有利於我們建立起對當前模型水平的正確認識 由此,本文着重探討幾種常用的多分類模型評估指標。 二分類評估指標基礎 在談及多分類評估指標之前,首先回顧幾個常見的二分類建模評估指標: Tru ...

2021-02-26 18:58 0 348 推薦指數:

查看詳情

多分類評估指標

常見的二分類評估指標都已耳熟不能詳,現在來了解一下多分類評估。 你是否願聞其詳? Reference webs: https://www.pythonf.cn/read/124960 https://zhuanlan.zhihu.com/p/59862986 https ...

Wed Sep 09 01:20:00 CST 2020 0 883
分類算法的評估指標

錯誤率:錯分樣本的占比。如果在m個樣本中有a個樣本分類錯誤,則錯誤率為E=a/m;相應的,1-a/m稱為“精度”,即“精度=1-錯誤率” 誤差:樣本真實輸出與預測輸出之間的差異。 訓練(經驗)誤差:訓練集上;測試誤差:測試集;泛化誤差:除訓練集外所有樣本 過擬合:學習器把訓練樣本學習的“太好 ...

Thu Aug 09 02:50:00 CST 2018 0 4132
多分類問題的評價指標

對於二分類問題,precision,recall,auc,f1_score的計算原理都比較熟悉,但是多分類問題的計算還是有一點小小的區別,在使用sklearn.metrics的時候需要注意一下; 對於sklearn.metrics下的roc_auc_score, precision_score ...

Tue Apr 09 19:31:00 CST 2019 0 3969
多標簽分類的結果評估指標介紹

多標簽分類的結果評估---macro-average和micro-average介紹 https://blog.csdn.net/Candy_GL/article/details/83059217 sklearn中 F1-micro 與 F1-macro區別和計算原理 https ...

Fri Oct 11 00:46:00 CST 2019 0 650
python實現多分類評價指標

1、什么是多分類? 參考:https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 針對多類問題的分類中,具體講有兩種,即multiclass classification和multilabel classification。multiclass是指分類任務中 ...

Mon Sep 21 00:48:00 CST 2020 0 4653
sklearn工具-分類評估指標

分類器性能評估指標 一、精度-召回率-F度量 Precision-Recall-F_measure 准確率和混淆矩陣 二、損失函數 Loss Function ...

Fri Jun 19 07:17:00 CST 2020 0 593
深度學習分類任務常用評估指標

摘要:這篇文章主要向大家介紹深度學習分類任務評價指標,主要內容包括基礎應用、實用技巧、原理機制等方面,希望對大家有所幫助。 本文分享自華為雲社區《深度學習分類任務常用評估指標》,原文作者:lutianfei 。 這篇文章主要向大家介紹深度學習分類任務評價指標,主要內容包括基礎應用 ...

Fri Jun 25 19:50:00 CST 2021 0 377
分類算法評估指標

我們都知道機器學習要建模,但是對於模型性能的好壞我們並不知道是怎樣的,很可能這個模型就是一個差的模型,對測試集不能很好的預測。那么如何知道這個模型是好是壞呢?必須有個評判的標准,需要用某個指標來衡量,這就是性能度量的意義。有了一個指標,就可以對比不同模型了,從而知道哪個模型更好 ...

Sun Oct 27 18:59:00 CST 2019 0 706
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM