精华内容
下载资源
问答
  • 模型评价指标

    2021-01-21 16:42:31
    在此总结一下基本的模型评价指标和使用方法: 附上几个写的比较清晰的博客: 常见的回归评价 一文读懂分类算法常用评价指标 解sklearn中logloss的计算过程 评价指标的选择是很重要的 回归问题 MSE(均方误差) 真实...
  • 我们什么时候评估我们的机器学习模型呢?答案不是只有一次。通常,我们在实际的数据科学工作流中两次使用机器学习模型验证指标:模型比较:为您的任务选择最佳机器学习(ML)模型模型改进:调整超参数为了更清楚地了解...

    我们什么时候评估我们的机器学习模型呢?答案不是只有一次。通常,我们在实际的数据科学工作流中两次使用机器学习模型验证指标:

    模型比较:为您的任务选择最佳机器学习(ML)模型模型改进:调整超参数为了更清楚地了解这两者之间的区别,让我通过机器学习(ML)实现的工作流程来解释。在为任务y设置所有特征X后,您可以准备多个机器学习模型作为候选。

    那么你怎么才能最终为你的任务选择一个呢?是的,这是使用模型验证度量的第一点。Scikit-learn提供了一些快捷方法来比较模型,比如cross - validation。

    在您选择了一个准确度最好的机器学习模型后,您将跳转到超参数调优部分,以提高精度和通用性。这里是您将使用这些度量的第二点。

    在本文中,我试图制作机器学习模型评估指标的总结。

    交叉验证用于模型比较

    faf2b2119313b07e6aab1607b6e7082797dd8c64.jpeg?token=878ca2de1789623a1581cb7cca5a0707&s=E494A0721F4A6149104408DE0000C0F2

    我们拆分数据的原因和方式的起点是泛化。因为我们构建机器学习模型的目标是使用未来未知数据的真实实现。因此,我们不需要过度拟合过去数据的无用模型。

    Holdout 方法

    00e93901213fb80ecadcdced9ddeb52ab938948b.jpeg?token=8a3cdd41e00ba170a0e539676197fb88&s=C5F033C0EFA4BF705E41580F0000E0C1

    交叉验证方法

    7dd98d1001e9390157e7798bd0e3cee337d196b6.jpeg?token=b98b33d31ba34cc9966b330d08a50df9&s=25B0E4328C44FF1B248B31D6020070A3K-Folds的视觉表示

    ae51f3deb48f8c54818d20c42e12b7f1e1fe7fba.jpeg?token=0b4f21cb489d89ebfeceba3fa63130a7

    cross_val_score:最简单的编码方法

    我们可以通过参数“cv”来决定数据拆分的数量。通常5被认为是标准拆分数。

    9f510fb30f2442a7d7e05e047b4c374fd01302bc.jpeg?token=0d1d95425645ba2a328ae24c7d8cb945&s=4960BB42359E8E253DD7A10E0000A0C3

    cross_validate:我推荐这个可自定义的

    回归度量

    在大多数情况下,我们使用R2或RMSE。

    77094b36acaf2edd3fccea8a261f9bed390193ac.jpeg?token=072f1dfd24adef336949a7038ec4a970&s=58A43C72133B54205AF5A1DA0000C0B3

    我将使用Boston House Price数据集。

    c75c10385343fbf2f74349171a71508465388faf.jpeg?token=eeebf4da1b74c6d47110c7629d3dd786&s=65609342CBA48B700CD0540F0000E0C0

    模型1:线性回归

    c75c10385343fbf2803e1161a545508465388f25.jpeg?token=be5d0d4c3c821e0d996b0fd4f87b9e05

    模型2:决策树回归

    b3fb43166d224f4aa0304c701ccc0a569922d1e3.jpeg?token=0f44099f43c4352d06420fa3ae044fd2

    现在我们准备评估我们的两个机器学习模型并选择一个!

    R2:决定系数

    7acb0a46f21fbe09b0fdd03cc16f96378744ad0f.jpeg?token=78efeb75dc6719e7a1090671e33c6791&s=4968A1422F8E8F24319CF50B000030C3

    MSE:均方误差

    ac345982b2b7d0a2bd3821afded4ec0d4a369aca.jpeg?token=71759cde1db1b84fe9abaefbe2ff4f07

    >>> 23.873348..

    RMSE:均方根误差

    1f178a82b9014a90e4bb30babc4ca316b21beeeb.jpeg?token=d1af23cdcc7c9329d57fa57000f3597c

    >>> 4.886036..

    MAE:平均绝对误差

    d01373f082025aafd86c8fdbedd63160034f1a07.jpeg?token=6dbe7689a812cf85b4366a5ddb3131ae

    >>> 3.465279..

    分类指标

    314e251f95cad1c83d9e10f1d331fd0dc83d51d7.jpeg?token=ea2394dceb64fab35f27b796ecf0bdcc&s=CF02C00A121D47ED07A8FFDB0300F0A6

    分类问题:

    一对一分类:例如付费用户或免费One vs. Rest分类:例如高级会员或付费或免费我将使用Iris数据集作为多类分类问题。

    11385343fbf2b211c0147ce5618fff3c0cd78e73.jpeg?token=dbf7f0d9ad3db5b6d8903b151aade173&s=61609B42EBE48F700E58D50F0000E0C1

    模型1:SVM

    ac4bd11373f08202cd090ddf5ec061e9aa641b72.jpeg?token=af697af58ef562405ca2602865402633

    模型2:朴素贝叶斯

    b2de9c82d158ccbf064211fa0de3263ab0354137.jpeg?token=05e32f37490f7881839225bc9efaf1c0

    现在我们准备评估我们的两个模型并选择一个!

    1.准确性:

    6a63f6246b600c337143e5d9b143cb0bd9f9a1f9.jpeg?token=e395afa211d3afc8d1da95bd2913ea9e&s=0960EA022F8EAF2421DCF50B0000A0C3

    2.精度:

    d8f9d72a6059252dd40625329e94993f5bb5b982.jpeg?token=c0679e64d3193a6e42f8b2bec4eed0a7&s=0968E202079E8C252286F50B0000A0C3

    3.召回或灵敏度:

    7acb0a46f21fbe0988ed42587f5b96378644ad8f.jpeg?token=a25b24d3c842f544ecf501d1eff64514

    >>> array([1. , 1. , 0.85714286]) # GNB

    4. F分数:

    ca1349540923dd5449c64665c43229da9d8248c1.jpeg?token=cf4bbaf4b56584d2bcf654db485b334a

    >>> array([1. , 0.9375 , 0.92307692]) # GNB

    5.混淆矩阵

    1b4c510fd9f9d72aef9d5e497f25b230359bbbf9.jpeg?token=5da923bf23c5480d92b5d19b9c2c2c03&s=4974A3422F8E8F245B45AC91000070C3

    2cf5e0fe9925bc318cdc4c49e7ef14b5ca137017.jpeg?token=47f7939de248d2207fd0f9a59e322f4a&s=D821157209B26688DC67DDCE0300F0AB

    6. ROC

    如果你不使用OneVsRest Classifier,它不起作用......

    dbb44aed2e738bd451896bfe08841dd2267ff96e.jpeg?token=b691a796feb00e02dd1a4c617c22419b&s=6560B342ED0C17705C507807000070C0

    现在我们将通过ROC Curve进行检查。

    71cf3bc79f3df8dca648bcc1661ee88f47102878.jpeg?token=52219e55a48c9edbf5399d5033312fd6&s=0960F902379EAD24318CE50B000070C2

    7. AUC:曲线下面积

    adaf2edda3cc7cd9b3488c3e2d3abb3bb90e91ab.jpeg?token=fd9742c49ba04551889c6c24e2c08d5e

    >>> 0.913333... # auc

    8.多类对数损失

    这是一个概率。并且需要使用OneVsRestClassifier。

    472309f790529822bc32cd21c2f1e1cf0b46d48b.jpeg?token=43195b87b1921eda801873cd0b1d5f00

    >>> 0.09970990582482485

    聚类度量

    d263631970690e1d2d91a0a343d2375d7658.gif

    基本上在真正的聚类任务中,(我的意思是无监督聚类),我们没有任何方法来测量准确度或精度,因为没有人知道。

    然而,作为分类任务的过程,有时我们使用有监督的聚类来了解数据的特征。(在实际工作中也是如此。)

    因此,我将快速介绍一些监督聚类的指标。

    我只使用了Iris数据集中的特征来解决聚类问题。

    ca1349540923dd54f6e2c6d2c53229da9d8248b2.jpeg?token=e80dc4d14005bbb51d3d6a016d210711

    作为聚类问题的代表模型,这次我使用了K-means。

    b151f8198618367a6174e9243b4811d0b21ce50e.jpeg?token=5a118d4ffdca86d5114887c5788b8192

    现在,监督聚类的结果是在y_means中。

    80cb39dbb6fd5266c01d8e1f00170d2fd407369e.jpeg?token=380ec929118ce72328d9fdcb8bda9947&s=7091E13299817CC20C4818DC0000D0B0

    同质性得分,Completeness Score,V度量得分

    0ff41bd5ad6eddc49af7479995d42cf952663350.jpeg?token=955275acf67f757abc5be586534eab66&s=0960E30235BEAE2424DEE10E0000E0C3

    附加:Python可视化

    c2fdfc039245d6883fa01ae508cde71ad31b24e1.jpeg?token=2f8d2d6f4b873023182f945d51f7dcfb&s=457033C29BE5964F58C9CD0B0000A0C1

    fcfaaf51f3deb48f9878adbc5b10a02d2df57856.jpeg?token=6d6ab8561c24fd3951bdadb59627d7c6&s=26F8E83287B06C23586D94DB0000C0B3

    展开全文
  • 模型评估指标

    2019-09-21 13:31:51
    模型评价指标和评价体系是建模过程中的一个重要环节,针对不同类型的项目和模型,要合理选择不同的评价指标和体系。下面先给出二分类模型中预测值和实际值的混淆矩阵(confusion matrix)和定义,然后介绍几种评价...

    0. 前言

    模型的评价指标和评价体系是建模过程中的一个重要环节,针对不同类型的项目和模型,要合理选择不同的评价指标和体系。下面先给出二分类模型中预测值和实际值的混淆矩阵(confusion matrix)和定义,然后介绍几种评价指标。

    二分类模型的预测值与实际值的结果

    840488-20180517155215862-1229009514.png

    TP(True Positive):模型预测为正例(1),实际为正例(1)的观察对象的数量。
    TN(True Negative):模型预测为负例(0),实际为负例(0)的观察对象的数量。
    FP(False Positive):模型预测为正例(1),实际为负例(0)的观察对象的数量。
    FN(False Negative):模型预测为负例(0),实际为正例(1)的观察对象的数量。

    1. 正确率(Accuracy)

    \[ accuracy = \frac{TP + TN}{TP + FN + TN + FP} \]

    正确率和错误率是相对的两个概念,通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为错误率(error rate)。

    2. 敏感度(Sensitivity)和 特异度(Specificity)

    \[ Sensitivity = \frac{TP}{TP + FN} \]

    \[ Specificity = \frac{TN}{TN + FP} \]

    3. 查全率(Recall)、查准率(Precision)与F1-Score

    \[ R = Recall = \frac{TP}{TP + FN} \]

    \[ P = Precision = \frac{TP}{TP + FP} \]

    \[ F_1 = \frac{2 * P * R}{P + R} \]

    查全率和查准率是一对矛盾的度量。一般来说,查准率高时,查全率往往偏低;而查全率高时,查准率往往偏低。
    在一些应用中,对查准率和查全率的重视程度有所不同。例如在商品推荐系统中,为了尽可能少打扰用户,更希望推荐内容确是用户感兴趣的,此时查准率更重要;而在逃犯信息检索系统中,更希望尽可能少的漏掉逃犯,此时查全率更重要。

    查全率和查准率是两个度量,如果同时有 A 和 B 两个学习器,如何去判断哪个模型更好呢?\(F_1\) 度量是查全率和查准率的调和平均(如下),可以用这个指标对两个学习器作比较。

    \[ \frac{1}{F_1} = \frac{1}{2} * (\frac{1}{P} + \frac{1}{R}) \]

    \(F_1\)度量的一般形式——\(F_\beta\) ,能让我们表达出对查准率/查全率的不同偏好,它定义为

    \[ F_\beta = \frac{(1 + \beta^2) * P * R}{(\beta^2 * P) + R} \]

    其中 \(\beta > 0\) 度量了查全率对查准率的相对重要。 \(\beta = 1\) 退化为标准的 \(F_1\)\(\beta > 1\) 时查全率有更大影响;\(\beta < 1\) 时查准率有更大影响。

    4. ROC (Receiver Operating Characteristic)和 AUC (Area Under ROC Curve)

    ROC 全称是“受试者工作特征”曲线,它源于“二战”中用于敌机检测的雷达信号分析技术。
    ROC曲线的纵轴是“真正例率”(True Positive Rate,简称 TPR),横轴是“假正例率”(False Positive Rate,简称 FPR),两者的定义为:

    \[ TPR = \frac{TP}{TP + FN} \]

    \[ FPR = \frac{FP}{TN + FP} \]

    图(a)给出了一个示意图,显然,对角线对应于“随机猜测”模型,而点 (0, 1) 则对应于将所有正例排在所有反例之前的“理想模型”。

    显示任务中通常是利用有限个测试样例来绘制ROC图,此时仅能获得有限个(真正例率,假正例率)坐标对,无法产生图(a)中的光滑 ROC 曲线,只能绘制出如图(b)所示的近似 ROC 曲线。绘图过程很简单:给定 \(m^+\) 个正例和 \(m^-\) 个反例,根据学习器预测概率对样例进行排序,然后把分类阈值设为最大,即把所有样例均预测为反例,此时真正例率和假正例率均为0,在坐标(0, 0)处标记一个点。然后,将阈值依次设为每个样例的预测值,即依次将每个样例划分为正例。设前一个标记点左边为 \((x, y)\) ,当前若为真正例,则对应标记点的坐标为\((x, y + \frac{1}{m^+})\);当前若为假正例,则对应标记点的坐标为\((x + \frac{1}{m^-}, y)\),然后用线段连接相邻点即得。

    若一个学习器的 ROC 曲线被另一个学习器的曲线完全“包住”,则可断言后者的性能优于前者;若两个学习器的 ROC 曲线发生交叉,则难以一般性的断言两者孰优孰劣。此时如果一定要进行比较,则教为合理的判断依据是比较 ROC 曲线下的面积,即 AUC。

    图片名称

    5. KS值(Kolmogorov-Smirnov)

    KS值是比较常用的一种判断二分类(预测)模型准确度的方法,该方法来源于统计学中的 Kolmogorov-Smirnov Test。 KS值越大,表示模型对正、负样本的区分度越高。通常来讲,KS值(在测试集上)大于0.2表示模型有比较好的预测准确度。

    KS值计算方法:

    1. 将测试集里所有的样本根据模型预测概率值由大到小顺序排序;
    2. 分别计算每个概率值(从高到低)所对应的实际上为正、负样本的累计值,以及他们占全体测试样本实际为正(TP + FN)、负(TN + FP)的总数量的百分比;
    3. 将这两种累计百分比绘制在同一张图上,得到KS曲线;
    4. KS值 = max{实际为正的累计比例 - 实际为负的累计比例}。

    以上步骤对应:

    1. 按照概率值大小排序;
    2. 计算 TPR 和 FPR;
    3. 绘制 TPR 和 FPR 曲线;
    4. $ KS = \max(TPR - FPR) $ 。

    图片名称

    6. Gini系数或Gini统计量(Gini Coefficient

    Gini系数是20世纪初意大利学者科拉多·基尼根据劳伦茨曲线所定义的判断年收入分配公平程度的指标。是比例数值,在0和1之间。在民众收入中,如基尼系数最大为“1”,最小为“0”。前者表示居民之间的年收入分配绝对不平均(即该年所有收入都集中在一个人手里,其余的国民没有收入),而后者则表示居民之间的该年收入分配绝对平均,即人与人之间收入绝对平等,这基尼系数的实际数值只能介于这两种极端情况,即0~1之间。基尼系数越小,年收入分配越平均,基尼系数越大,年收入分配越不平均。

    设下图中的实际收入分配曲线(红线)和收入分配绝对平等线(绿线)之间的面积为A,和收入分配绝对不平等线(蓝线)之间的面积为B,则表示收入与人口之间的比例的基尼系数为\(\frac {A}{A+B}\)

    840488-20180518213242859-1763321203.png

    在模型评价中,将模型预测违约概率由低到高排列,计算(累计违约用户数量/总体违约用户数量)*100%,按以上方法计算Gini系数。

    图片名称

    7. Lift值、响应率(%Response)和捕获率(%Captured Response)

    Lift值

    二分类(预测)模型在具体的业务场景中,都有一个Random Rate(基于已有业务的真实的正比例,也称为“正”时间的随机响应概率)。如果通过建模得到一个不错的预测模型,那么将预测概率值从高到低排序中,排名靠前的样本中,真正的“正”样本在累计的总观察值里的占比应该是高于 Random Rate 的。

    举例来说,某二院分类(预测)模型针对10000名潜在用户打分(预测其购买某产品的可能性),Random Rate 为 9%,即其中有900人会实际购买该产品,将这10000名用户经过模型打分后所得的概率分数从高到低进行排序,如果排名前 10% 的用户,即1000名概率最高的用户里实际购买产品的用户数量为600人,那么与Random Rate相比较,可得出排名前10%的用户其实际购买率的Lift值为6.67。

    \[ \frac{600 ÷ 1000}{9 ÷ 100} = 6.67 \]

    响应率

    响应率是指上述经过概率分数排序后的某区间或累计区间观察对象中,属于正的观察对象占该区间或该累计区间总体观察对象数量的百分比。所以,响应率越大,说明在该区间或累计区间模型的预测准确度越高。
    840488-20180517195415342-56479756.png

    捕获率

    响应率是指上述经过概率分数排序后的某区间或累计区间观察对象中,属于正的观察对象占全体观察对象中属于正的总数的百分比。

    840488-20180517195532876-1904893874.png

    8. 模型稳定性评估

    模型的好坏,不仅要考察其在训练集和验证集的表现,还要对模型的稳定性进行评估。
    考察稳定性最好的办法就是抽取另一个时间窗口的数据(最好是最新时间的数据),通过模型在这些新数据上的表现来与之前在训练集和测试集上的表现进行比较,看模型的稳定性,其效果衰减幅度是否可以接受,如果条件许可,最好用几个不同时间窗口的数据分别进行观察比较。

    参考资料:

    《数据挖掘与数据化运营实战》 卢辉
    《机器学习》 周志华
    Wikipedia 基尼系数

    转载于:https://www.cnblogs.com/shaocf/p/9048298.html

    展开全文
  • 模型评估标准指标

    2020-12-27 20:34:26
    模型评估标准指标 K折交叉验证 交叉验证 交叉验证( Cross Validation )是一种比较好的衡量机器学习模型的统计分析方法,可以有效避免划分训练集和测试集时的随机性对评价结果造成的影响 ,我们可以把原始数据集...

    模型评估标准与指标

    K折交叉验证

    交叉验证 交叉验证( Cross Validation )是一种比较好的衡量机器学习模型的统计分析方法,可以有效避免划分训练集和测试集时的随机性对评价结果造成的影响 ,我们可以把原始数据集平均分为 K 组不重复的子集, 每次选 K − 1 组子集作(K 一般大于 3)为训练集, 剩下的一组子集作为验证集,这样可以进行 K 次试验并得到 K 个模型,将这 K 个模型在各自验证集上的错误率的平均作为分类器的评价 。

    举个例子:

    1. 假设有10000个数据样本
    2. 选择2500个当做测试集(用于检查最终的训练结果)
    3. 剩下7500个训练集我们把训练集分成3份(这里几份就是几折)
    4. 然后如图:分别选择一份作为验证集,两份作为训练集(每次超参数的设定不变)
    5. 我们选定一个指标,根据指标/N,这里比如(错误率/3),用作评判这一组超参数的好坏。
      在这里插入图片描述
    6. 这样我们就选择好了超参数,在用全部的训练集,和选定好的超参数进行训练。
    7. 训练好的结果去预测测试集。

    备注:假如我们选择了要验证的超参数,lr[0.1,0.01,0.001],ζ[4,5,6],那么最后就会进行3*3=9次交叉验证。

    展开全文
  • 需要项目数据、代码资料,请扫码关注公众号:风控圏子 联系后台人员获取资料!!!也可同时加入相关社群,一起学习,...建模过程中,评价模型经常用到一些指标,现整理如下。指标具体含义还请查阅相关资料。

    需要项目数据、代码资料,请扫码关注公众号:风控圏子
    联系后台人员获取资料!!!也可同时加入相关社群,一起学习,共同成长。

    在这里插入图片描述


    建模过程中,评价模型经常用到一些指标,现整理如下。指标具体含义还请查阅相关资料。
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 主题:图像任务模型评估指标整理 目标:由于每个图像解决方案,包括模型,都需要评估指标,来说明这个模型是否最优,可以通过指标进行比较,是量化获得最优解决方案的思路,由此看来,非常重要,需要花点时间来整理...
  • 模型评估标准

    2019-05-12 08:34:00
    case:100个样本 60个正样本,40个负样本。 模型分类出正确的样本为90个。 即准确率为 模型正确的正样本个数为50,分类器分类的正样本个数为55。 即精确度为 召回率为 ...
  • 选取模型评估指标
  • SVC的模型评估指标.md

    2020-05-14 22:19:29
    SVC的模型评估指标;准确率Accuracy就是所有预测正确的所有样本除以总样本,通常来说越接近1越好。精确度Precision,又叫查准率,表示所有被我们预测为是少数类的样本中,真正的少数类所占的比例。召回率Recall,又...
  • 模型评价指标总结

    千次阅读 2019-04-25 15:44:11
    模型评价指标总结 对于一个模型来说,如何评价一个模型的好坏,如何衡量一个模型的泛化能力是机器学习中的一个关键性问题,对于二分类问题来说,单单只通过最后的预测准确率来说, 由于原始数据可能是分平衡的数据...
  • 模型评估标准常用指标

    千次阅读 2019-01-04 20:08:50
    一、分类指标 样本中存在两种两种标签:... 分类模型评价指标主要基于混淆矩阵。 二、混淆矩阵 三、正确率 用来表示模型预测正确的样本比例。 定义如下: 四、精度和召回率 精度和召回率是比正确率更好...
  • 深度学习模型评估指标

    千次阅读 2020-03-13 20:59:26
    深度学习模型评估指标 一个深度学习模型在各类任务中的表现都需要定量的指标进行评估,才能够进行横向的对比比较,包含了分类、回归、质量评估、生成模型中常用的指标。 1分类评测指标 图像分类是计算机视觉中最...
  • 分类模型评估指标

    2021-05-11 00:48:49
    欢迎关注”生信修炼手册”!对于构建好的机器学习模型,需要对模型的效果进行评估,对于机器学习中的3大类问题,分类,回归,聚类而言,各自有不同的评估指标,本文主要介绍分类模型常用的评估指标。以...
  • 推荐模型评价指标 AUC

    千次阅读 2019-05-22 14:50:07
    推荐中常用的模型评价指标有准确率,召回率,F1-score和AUC。 1. 什么是AUC AUC指标是一个[0,1]之间的实数,代表如果随机挑选一个正样本和一个负样本,分类算法将这个正样本排在负样本前面的概率。值越大,表示分类...
  • 回归模型评价指标

    2019-12-27 15:21:04
    回归模型评价指标 越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强,这个模型对数据拟合的也较好 越接近0,表明模型拟合的越差 经验值:>0.4, 拟合效果好 缺点: 数据集的样本越大,R²越大,因此,不同数据集的模型...
  • 在分类任务下,预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四中不同的组合,构成混淆矩阵(可适用于多分类),通常有这几种主要模型评估指标:精确率(查的准)、召回率(查的全对正样本的区分能力...
  • 分类器模型评估指标

    2018-09-24 17:23:13
    分类器模型评估指标 链接: https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic.
  • 常用的模型评估指标

    千次阅读 2018-11-26 17:46:52
    ... “没有测量,就没有科学。”这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学中,特别是在机器学习的领域,对模型的测量和评估同样至关重要。...本文将总结机器学习最常见的模型评估指标,其中包括: preci...
  • 模型评估指标AUC(area under the curve)

    万次阅读 多人点赞 2018-03-07 16:42:33
    AUC在机器学习领域中是一种模型评估指标。根据维基百科的定义,AUC(area under the curve)是ROC曲线下的面积。所以,在理解AUC之前,要先了解ROC是什么。而ROC的计算又需要借助混淆矩阵,因此,我们先从混淆矩阵开始...
  • 分类模型评价指标

    2021-03-03 11:57:16
    分类评价准确率 平均准确率准确率:平均准确率:例子代码混淆矩阵查准率 召回率 f1_score分类...在训练集,验证集类别严重不平衡时,准确率无法全面评估模型 平均准确率: 对每个类别,计算准确率,然后所有类别准确率
  • 机器学习(一)分类模型评估指标 机器学习系列(一):分类模型的评估指标 文章目录机器学习(一)分类模型评估指标前言一、二分类模型评估1、混淆矩阵2、准确率(Accuracy)3、精确率(Precision)4、召回率...
  • 分类器模型评价指标

    千次阅读 2018-09-15 20:51:19
    Spark mllib 自带了许多机器学习算法,它能够用来进行模型的训练和预测。当使用这些算法来构建模型的时候,我们需要一些指标来评估这些模型的性能,这取决于应用和和其要求...本节主要分享分类器模型评价指标。 RO...
  • 机器学习模型评估指标

    千次阅读 2017-12-04 19:09:11
    本文主要解释一些关于机器学习模型评价的主要概念,与评价中可能会遇到的一些陷阱。如训练集-验证集二划分校验(Hold-out validation)、交叉校验(Cross-validation)、超参数调优(hyperparameter tuning)等。这三...
  • 本文尝试写一些各个评估指标间的联系,从而对模型评估指标有更加深入的理解。 目录 正负样本的选择 混淆矩阵与概率密度分布 提升图与洛伦茨曲线 洛伦茨曲线与KS KS与AUC值 参考资料 ...
  • 【机器学习】中常见的模型评估指标 在mmm个样本中,有α\alphaα个样本分类错误。 1.错误率(error rate):E=α/mE = \alpha/mE=α/m 2.精度(accuracy):1−α/m1-\alpha/m1−α/m ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 217,803
精华内容 87,121
关键字:

模型评估指标