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 ...

預測值(0,1)。 多分類：一個目標的標簽是幾種之一（如：0，1，2…） 2.評價指標 ① ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...