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  • 分类算法可以根据下列标准进行评价和比较。(1) 预测准确率。它包括模型正确地预测新或先前未见过样本类标号能力。(2) 计算速度。分类时间包括构造模型和使用模型进行分类时间。(3) 强壮性。指正确预测...
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  • 分类与预测算法评价标准

    千次阅读 2017-10-28 15:56:46
    1.利用训练集模型进行预测建模,利用测试集模型进行验证分析,一般训练集数量与测试集数量为8:2; 2.模型预测效果评价指标:相对/绝对误差、平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分误差。 绝对误差:E=Y-Y1;...

    1.利用训练集对模型进行预测建模,利用测试集对模型进行验证分析,一般训练集数量与测试集数量为8:2;

    2.模型预测效果评价指标:相对/绝对误差、平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分误差。

    绝对误差:E=Y-Y1;其中E为绝对误差,Y为实际值,Y1为预测值;

    相对误差:e=(Y-Y1)/Y;

    平均绝对误差:


    均方误差:避免正负误差不能相加,加强数值大的误差在指标中的作用,提高指标的灵敏性。


    均方根误差: 代表预测值的离散程度。


    平均绝对百分误差:一般认为其值小于10时,预测精度较高。


    3.识别准确度:


    TP:正确的肯定;

    TN:正确的否定;

    FP:错误的肯定;

    FN:错误的否定;

    4.识别精确度:

    Precision=TP/(TP+FP)*100%

    5.反馈率

    Recall=TP/(TP+TN)*100%

    6.ROC


    7.混淆矩阵(Confusion Matrix):样本数据的真实属性与识别结果类型之间的关系。

    plotconfusion(target,y);


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  • 1 : 分类算法的评价标准  p准确率=tp/(tp+fp) 正类预测为正类/正类预测为正类+负类预测为正类  r召回率=tp/(tp+fn) 正类预测为正类/正类预测为正类+正类预测为负类  F1=2pr/(p+r)  准确率:体现了模型负...

    1 : 分类算法的评价标准

      p准确率=tp/(tp+fp)     正类预测为正类/正类预测为正类+负类预测为正类

       r召回率=tp/(tp+fn)       正类预测为正类/正类预测为正类+正类预测为负类

       F1=2pr/(p+r)

       准确率:体现了模型对负样本的区分能力,准确率越高,说明模型对负样本的区分能力越强

       召回率:体现了分类模型对正样本的识别能力,召回率越高,说明模型对正样本的识别能力越强

       F1是对模型区分正负样本能力的衡量,f1越高,说明分类模型越稳健

       Roc曲线的横纵 主要用于画ROC曲线(横坐标为FPR,纵坐标为TPR):TPR(灵敏度:实际也是召回率); FPR(负类预测为正例)=fp/fp+tn 负类预测为正类/负类预测为正类+负类预测为负类

    2 : 聚类的衡量标准

          均一性:一个簇只包含一个类别的样本则没满足均一性;其实也可以认为就是正确率(每个 聚簇中正确分类的样本数占该聚簇总样本数的比例和)

        

     

       完整性:同类别样本被归到同一个簇中则满足完整性

         

     

      V_measure:均一性和完整性加权平均。当时,V_measure相当于分类算法衡量指标的F1_score.

       

      兰德指数:

        兰德指数(Rand index)需要给定实际类别信息CC,假设KK是聚类结果,aa表示在CC与KK中都是同类别的元素对数,bb表示在CC与KK中都是不同类别的元素对数,则兰德指数为:

      

    其中数据集中可以组成的总元素对数,RI取值范围为[0,1][0,1],值越大意味着聚类结果与真实情况越吻合。

    对于随机结果,RI并不能保证分数接近零。为了实现“在聚类结果随机产生的情况下,指标应该接近零”,调整兰德系数(Adjusted rand index)被提出,它具有更高的区分度:

    ARI取值范围为[−1,1][−1,1],值越大意味着聚类结果与真实情况越吻合。从广义的角度来讲,ARI衡量的是两个数据分布的吻合程度。

     

     

     

     

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  • 机器学习分类算法

    2018-05-07 16:02:00
    分类算法包括以下三种: 1、人造神经元---早期机器学习算法 2、感知器学习算法 3、自适应线性神经元(Adaline... 2、确定性能评价标准 3、选择分类器及其优化算法 4、模型性能的评估 5、算法的调优 ...

    分类算法包括以下三种:

          1、人造神经元---早期机器学习算法

          2、感知器学习算法

          3、自适应线性神经元(Adaline)算法

    训练机器学习算法所涉及的五个主要步骤可以概述如下:

          1、特征的选择

          2、确定性能评价标准

          3、选择分类器及其优化算法

          4、对模型性能的评估

          5、算法的调优

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/aixiao07/p/9003242.html

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  • 胶囊网络作为一种新型深度学习网络,胶囊结构可以编码特征姿态、纹理、色调等信息,图像具有良好纹理特征编码...以分类准确率为模型评价标准,在常用纹理图像数据集上实验结果表明,DWTCapsNet的分类准确率较高。
  • 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准?(a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。A.Precision,RecallB.Recall,PrecisionC.Precision,ROCD......
  • 机器学习算法 笔试题

    千次阅读 2020-03-13 18:39:35
    以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Rec...
  • 机器学习评价标准

    2020-07-18 18:16:51
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  • 肝癌手术治疗效果评价C4.5算法预测

    千次阅读 2019-04-25 13:18:45
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    2019-03-04 11:36:09
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  • 网络拓扑发现算法的分析

    万次阅读 2011-04-15 19:58:00
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  • 数据分析笔试题目(一)

    万次阅读 2019-03-07 14:14:49
    一、单选题 ...2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, ...
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  • 决策树算法

    2013-03-13 17:44:17
    决策树缺点: 1、不易处理连续数据。 2、缺失数据难以处理。由于不能缺失数据产生正确分支进而影响了整个决策树生成。 3、决策树过程忽略了数据库属性...评价的标准: 1、决策树复杂度 2、分类
  • 在模型评估过程中,往往需要使用多种不同的指标协作评估一个模型的好坏,因为众多的评价指标中,大部分指标只能片面的反应模型的一部分特点,那么模型的评估就会比较片面,在算法落地后也会出现很多问题。...
  • 在模型评估过程中,往往需要使用多种不同的指标协作评估一个模型的好坏,因为众多的评价指标中,大部分指标只能片面的反应模型的一部分特点,那么模型的评估就会比较片面,在算法落地后也会出现很多问题。...

空空如也

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对分类算法的评价标准