一、模型評價的意義 在完成模型構建之后,必須對模型的效果進行評估,根據評估結果來繼續調整模型的參數、特征或者算法,以達到滿意的結果。 評價一個模型最簡單也是最常用的指標就是准確率,但是在沒有任何前提下使用准確率作為評價指標,准確率往往不能反映一個模型性能的好壞,例如在不平衡的數據集上,正類樣本 ...
.概念 二分類:一個目標的標簽只有兩種之一 例如: 或 ,對應的one hot標簽為 , 或 , 。對於這種問題,一般可以采用softmax或者logistic回歸來完成,分別采用cross entropy和mse損失函數來進行網絡訓練,分別輸出概率分布和單個的sigmoid預測值 , 。 多分類:一個目標的標簽是幾種之一 如: , , .評價指標 准確率 accuracy 和錯誤率 error ...
2021-08-09 20:20 0 101 推薦指數:
一、模型評價的意義 在完成模型構建之后,必須對模型的效果進行評估,根據評估結果來繼續調整模型的參數、特征或者算法,以達到滿意的結果。 評價一個模型最簡單也是最常用的指標就是准確率,但是在沒有任何前提下使用准確率作為評價指標,准確率往往不能反映一個模型性能的好壞,例如在不平衡的數據集上,正類樣本 ...
1. 准確率/召回率/f1分數 2. Auc(一般用於二分類) 3. kappa系數(一般用於多分類) 3.1 簡單kappa(simple kappa) Kappa系數用於一致性檢驗,代表着分類與完全隨機的分類產生錯誤減少的比例,kappa系數的計算是基於混淆矩陣的。 kappa ...
目錄 分類模型評價指標說明 混淆矩陣 例子 混淆矩陣定義 混淆矩陣代碼 正確率 真陽率和假陽率 真陽率 假陽率 真陽率和假陽率的公式 ...
kappa系數是用來衡量兩個變量一致性的指標,如果將兩個變量換為分類結果和驗證樣本,就可以用來評價分類精度了。計算公式如下: kappa=(Po-Pe)/(1-Pe) 其中,Po是總體精度,Pe是偶然一致性誤差 即使是兩個完全獨立的變量,一致性也不會為0,仍存在偶然現象,使 ...
小書匠 深度學習 分類方法常用的評估模型好壞的方法. 0.預設問題 假設我現在有一個二分類任務,是分析100封郵件是否是垃圾郵件,其中不是垃圾郵件有65封,是垃圾郵件有35封.模型最終給郵件的結論 ...
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 ...
1、目標函數 (1)mean_squared_error / mse 均方誤差,常用的目標函數,公式為((y_pred-y_true)**2).mean()(2)mean_absolute_erro ...
對於深度學習的網絡模型,希望其速度快,內存小,精度高。因此需要量化指標來評價這些性能,常用的指標有:mAP(平均准確度均值,精度指標), FPS(每秒處理的圖片數量或每張圖片處理需要時間,同樣硬件條件下的速度指標) , 模型參數大小(內存大小指標)。 1.mAP (mean Avearage ...