“沒有測量,就沒有科學。”這是科學家門捷列夫的名言。在計算機科學中,特別是在機器學習的領域,對模型的測量和評估同樣至關重要。只有選擇與問題相匹配的評估方法,我們才能夠快速的發現在模型選擇和訓練過程中可能出現的問題,迭代地對模型進行優化。本文將總結機器學習最常見的模型評估指標,其中包括 ...
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 實用技巧 原理機制等方面,希望對大家有所幫助。 分類模型 混淆矩陣 sklearn實現: 混淆矩陣是監督學習中的一種 ...
2021-06-25 11:50 0 377 推薦指數:
“沒有測量,就沒有科學。”這是科學家門捷列夫的名言。在計算機科學中,特別是在機器學習的領域,對模型的測量和評估同樣至關重要。只有選擇與問題相匹配的評估方法,我們才能夠快速的發現在模型選擇和訓練過程中可能出現的問題,迭代地對模型進行優化。本文將總結機器學習最常見的模型評估指標,其中包括 ...
科學家門捷列夫曾經說過“沒有測量,就沒有科學” 在計算機科學中,特別是在機器學習的領域,對模型的測量和評估同樣至關重要。只有選擇與問題相匹配的評估方法,我們才能夠快速的發現在模型選擇和訓練過程中可能出現的問題,迭代地對模型進行優化。 本文總結了機器學習常見的模型評估指標 ...
一個深度學習模型在各類任務中的表現都需要定量的指標進行評估,才能夠進行橫向的對比比較,包含了分類、回歸、質量評估、生成模型中常用的指標。 1 分類評測指標 圖像分類是計算機視覺中最基礎的一個任務,也是幾乎所有的基准模型進行比較的任務,從最開始比較簡單的10分類的灰度圖像手寫數字識別mnist ...
2 模型評估與選擇 2.1評估方法 2.1.1訓練集和測試集 實例1:鳶尾花數據集(Iris) 鳶尾花數據集(Iris)是一個經典數據集。數據集內包含 3 類共 150 條記錄 ...
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的評估。 你是否願聞其詳? Reference webs: https://www.pythonf.cn/read/124960 https://zhuanlan.zhihu.com/p/59862986 https ...
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 ...
基於sklearn的常用分類任務指標Python實現 一、摘要 分類任務常用指標包含混淆矩陣、每類分類精度、平均分類精度、總體分類精度、f1-score等。 Python的sklearn.metrics 模塊覆蓋了分類任務中大部分常用的驗證指標, 本文選擇其中幾種評價指標展示代碼片段,供讀者 ...
五、衡量分類任務的性能指標 5、ROC曲線與AUC (1)ROC曲線 ROC曲線( Receiver Operating Cha\fracteristic Curve )描述的 TPR ( True Positive Rate )與 FPR ( False Positive ...