关键词：

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衡量分类器的好坏

        对于二类分类器/分类算法，评价指标主要有accuracy， [precision，recall，F-score，pr曲线]，ROC-AUC曲线，gini系数。

        对于多类分类器/分类算法，评价指标主要有accuracy， [宏平均和微平均，F-score]。

        对于回归分析，主要有mse和r2/拟合优度。

二分类模型的评估

机器学习系统设计系统评估标准

1. Error Metrics for Skewed Classes有偏类的错误度量精确度召回率
   1. PrecisionRecall精确度召回率
2. Trading Off Precision and Recall权衡精度和召回率F1值
   1. A way to choose this threshold automatically How do we decide which of these algorithms is best
3. Data For Machine Learning数据影响机器学习算法的表现

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机器学习100天（二十一）：021分类模型评价指标-roc曲线和auc

机器学习100天！今天讲的是：分类模型评价指标-ROC曲线和AUC《机器学习100天》完整目录：目录首先基于混淆矩阵，介绍两个新的概念：真正例率（TPR）和假正例率（FPR）。真正例率是预测为正且实际为正的样本的占所有正例样... 查看详情

机器学习中的评价指标

作者|我的智慧生活来源|咪付在人工智能领域，机器学习的效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习中的常用性能评价指标，参考技术A作者|我的智慧生活来源|咪付在人工智能领域，机器学习的效果需要用各种指标来评... 查看详情

机器学习100天（十九）：019分类模型评价指标-混淆矩阵

机器学习100天，今天讲的是：分类模型评价指标-混淆矩阵。《机器学习100天》完整目录：目录一、准确率（Accuracy）逻辑回归是一个分类模型，那么对于分类模型，如何评估它的优劣呢？好，我们先来认识一个名词：混淆矩阵（... 查看详情

机器学习100天（十九）：019分类模型评价指标-混淆矩阵

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机器学习｜正则化｜评估方法｜分类模型性能评价指标｜吴恩达学习笔记

前文回顾：逻辑回归目录📚正则化🐇过拟合的问题🐇代价函数🐇正则化线性回归🐇正则化的逻辑回归模型📚模型评估方法🐇留出法（hold-out）🐇交叉验证法（cross-validation）&#... 查看详情

机器学习100天（二十）：020分类模型评价指标-pr曲线

机器学习100天！今天讲的是：分类模型评价指标-PR曲线！《机器学习100天》完整目录：目录上一节我们已经了解了混淆矩阵的概念，并掌握了精确率、召回率的计算公式，在这里。现在我们来学习PR曲线的... 查看详情

机器学习100天（二十二）：022分类模型评价指标-python实现(代码片段)

机器学习100天！今天讲的是：分类模型评价指标-Python实现！《机器学习100天》完整目录：目录打开spyder，首先，导入标准库。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.metricsimportprecision_scorefromsklear 查看详情

机器学习100天（二十二）：022分类模型评价指标-python实现(代码片段)

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机器学习模型评价指标及拟合概念

机器学习模型评价指标及拟合概念一、机器学习模型评价指标回归问题等连续值的差值的判断1）MAE平均绝对误差：2）MSE均方误差：3）RMSE均方根误差：4）R平方：分类问题1）混淆矩阵2）准... 查看详情

python深度学习之路-3.1性能评价指标(代码片段)

...量进行统计的一种表格。其中，真阳性和真阴性表示机器学习模型的回答是正确的，假阳性和假阴性则表示机器学习的模型回答是错的。2.编程实现混淆矩阵使用sklearn.metrics模块中的confusion_matrix()函数对混淆矩 查看详情

机器翻译与自动文摘评价指标bleu和rouge

参考技术A在机器翻译任务中，BLEU和ROUGE是两个常用的评价指标，BLEU根据精确率(Precision)衡量翻译的质量，而ROUGE根据召回率(Recall)衡量翻译的质量。使用机器学习的方法生成文本的翻译之后，需要评价模型翻译的性能，这就要用... 查看详情

图解机器学习|模型评估方法与准则

在AI场景下，我们同样需要定量的数值化指标，来指导我们更好地应用模型对数据进行学习和建模。本文讲解模型评估的一般流程，以及分类评估指标、回归评估指标的计算方式和适用场景。作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://... 查看详情

准确理解机器学习算法的常用评价指标

准确理解机器学习算法的常用评价指标一级目录二级目录三级目录一级目录二级目录三级目录 查看详情

机器学习准确率评价指标

 PrecisionRecallAP(AveragePrecision)单纯用 precision和recall都不科学，更科学的做法是把PR曲线下的面积当做衡量尺度(这就是AP）。这里的average，等于是对 precision 进行 取平均 。连续PR曲线离散PR点MAP(MeanAveragePrecision... 查看详情

机器翻译评价指标

评价机器学习系统是的指标同样适用于图像或者视频描述领域。BELU、Meteor、ROUGE、CIDEr和SPICE。前两个是评测机器翻译的，第三个是评测自动摘要的，最后两个应该是为caption定制的。1、BLEUBilingualEvaluationUnderstudy用于分析候选译文... 查看详情

机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(precision)召回率(recall)f值(f-measure)简介

数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。 引言：在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。业内目前常常采用的评价指标有准确率(P... 查看详情

第七篇图像分类的评价指标

一般情况来说，单一评分标准无法完全评估一个机器学习模型。只用good和bad偏离真实场景去评估某个模型，都是一种欠妥的评估方式。单标签分类的评价指标有：混淆矩阵，准确率(Accuracy),精确率（Precision）,召回率（Recall）,F1-s... 查看详情

机器学习综述：机器学习中的模型评价模型选择与算法选择(代码片段)

...模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进... 查看详情