算法性能度量
對學習器的泛化性能進行比較的時候, 不僅需要有效可行的實驗估計方法, 還要評估模型泛化能力的評價標准, 這就是性能度量(performance measure), 性能度量反映任務需求, 不同的性能度量往往導致不同的評判結果. 首先, 我們先來看看機器學習中常見的評價指標 回歸任務的常見性能 ...
原文：性能度量
性能度量 對於分類任務，錯誤率和精度是最常用的兩種性能度量： 錯誤率：分錯樣本占樣本總數的比例 精度：分對樣本占樣本總數的比率 錯誤率 error rate E f D frac m sum limits i m mathbb I left f left boldsymbol x i right neq y i right 精度 accuracy begin aligned operatorna ...
2021-12-02 12:59 0 203 推薦指數：
相關推薦
性能度量之Confusion Matrix
例子:一個Binary Classifier 假設我們要預測圖片中的數字是否為數字5。如下面代碼。 X_train為訓練集，每一個instance為一張28*28像素的圖片，共784個featur ...
回歸問題的性能度量標准
我們以$Y = \{ y_1, y_2,...,y_n \}$ 表示真實的數據，以$\hat Y = \{ \hat{y}_1, \hat{y}_2,...,\hat{y}_n\}$表示預測出來的數 ...
1.3 信息的度量及性能指標
信息：消息中包含的有效內容 度量信息量的原則： 能度量任何消息，並且與消息的種類無關。 度量方法應該與消息的重要程度無關。 消息中所含信息量與消息內容的不確定性有關。 消息所表達的事件越不可能發生，信息量越大。 度量信息量的方法： 事件 ...
機器學習周志華——學習器性能度量
衡量模型泛化能力的評價標准，就是性能度量（performance measure）。 （1）錯誤率與精度 （2）查准率、查全率與F1 基於樣例真實類別，可將學習器預測類別的組合划分為真正例（true positive）、假正例（false positive）、真反例（true ...
機器學習概念區分（一）性能度量 vs 損失函數
形式，我們選取合適的函數來表示什么樣子的模型是好的，性能度量就是評估。【用來評價模型好壞的函數】 （ ...
【sklearn】性能度量指標之ROC曲線（二分類）
原創博文，轉載請注明出處！ 1.ROC曲線介紹 ROC曲線適用場景 二分類任務中，positive和negtive同樣重要時，適合用ROC曲線評價 ROC曲線 ...
機器學習性能度量 Equal Error Rate （EER）
機器學習性能度量 Equal Error Rate （EER） 一、總結 一句話總結： A、EER（the Equal Error Rate）是（一個分類器的）ROC曲線（接受者操作特性曲線）中錯分正負樣本概率相等的點（所對應的錯分概率值）。 B、這個點就是ROC曲線與ROC空間中對角線 ...