訓練機器學習模型的關鍵一步是要評估模型的泛化能力。如果我們訓練好模型后，還是用訓練集取評估模型的性能，這顯然是不符合邏輯的。一個模型如果性能不好，要么是因為模型過於復雜導致過擬合(高方差)，要么是模型過於簡單導致導致欠擬合(高偏差)。可是用什么方法評價模型的性能呢？這就是這一節要解決的問題 ...

三、評估方法 　　1、留出法（hold-out） 　　直接將數據集D划分為兩個互斥的集合，其中一個集合作為訓練集S，另一個作為測試集T，即D = S ∪ T，S ∩ T = ø 。在 S 上訓練出模型后，用 T 來評估其測試誤差，作為對泛化誤差的估計。 舉例： 　　以二分類任務為例 ...

前面一節咱們已經介紹了決策樹的原理已經在sklearn中的應用。那么這里還有兩個數據處理和sklearn應用中的小知識點咱們還沒有講，但是在實踐中卻會經常要用到的，那就是交叉驗證cross_validation和Pipeline。cross_validation是保證了咱們的模型不受數據分布的影響 ...

分類指標 sklearn.metrics 模塊實現了幾個 loss, score, 和 utility 函數來衡量 classification （分類）性能。 某些 metrics （指標）可能需要 positive class （正類），confidence values（置信度值 ...

　　　　　　　　　　 總結：正向准確率和召回率在整體上成反比，可知在使用相同數據集，相同驗證方式的情況下，隨機森林要優於隨機梯度下降！ ...

一、交叉驗證 機器學習中常用交叉驗證函數：KFold 和 StratifiedKFold。 方法導入： StratifiedKFold：采用分層划分的方法（分層隨機抽樣思想），驗證集中不同類別占比與原始樣本的比例一致，划分時需傳入標簽特征 KFold：默認隨機划分訓練集、驗證集 ...

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 ...

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 ...