根據決策值和真實標簽畫ROC曲線，同時計算AUC的值 步驟： 根據決策值和真實標簽畫ROC曲線，同時計算AUC的值: 計算算法的決策函數值deci 根據決策函數值deci對真實標 ...

評價指標是針對將相同的數據，輸入不同的算法模型，或者輸入不同參數的同一種算法模型，而給出這個算法或者參數好壞的定量指標。 在模型評估過程中，往往需要使用多種不同的指標進行評估，在諸多的評價指標中，大 ...

1、ROC曲線簡介 在評價分類模型時，會用到ROC（receiver operating characteristic）曲線。ROC曲線可用來評價二元分類器（ binary classifier）的 ...

混淆矩陣、准確率、召回率、ROC曲線、AUC 假設有一個用來對貓（cats）、狗（dogs）、兔子（rabbits）進行分類的系統，混淆矩陣就是為了進一步分析性能而對該算法測試結果做出的總結。假 ...

0. 前言 1. MNIST 數據集 2. 二分類器 3. 效果評測 4. 多分類器與誤差分析 5. Kaggle 實戰 0. 前言 “盡管新技術新算法層 ...

帶上R語言，學習支持向量機 1 R語言 長話短說，R語言是一款集統計分析和作圖於一體的自由、免費、可編程軟件（R3.6.1下載地址：https://mirrors.tuna.t ...

隨機分類器，也就是對於一個分類問題，隨機猜測答案。理論上，隨機分類器的性能是所有分類器的下界。對隨機分類器的理解，可以幫助更好的理解分類器的性能指標。隨機分類器的性能也可以作為評價分類器的一個基礎。所 ...

0. 前言 模型的評價指標和評價體系是建模過程中的一個重要環節，針對不同類型的項目和模型，要合理選擇不同的評價指標和體系。下面先給出二分類模型中預測值和實際值的混淆矩陣（confusion matr ...

本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天是機器學習專題的第18篇文章，我們來看看機器學習領域當中，非常重要的其他幾個指標。 混淆矩陣 在上一篇文章當中，我們在 ...

文章從模型評估的基本概念開始，分別介紹了常見的分類模型的評估指標和回歸模型的評估指標以及這些指標的局限性。部分知識點舉例加以闡述，以便加深理解。思維導圖如下： 1 基本概念 模 ...