分類模型評價度量
概率輸出型：這個有邏輯回歸、隨機森林、梯度提公升、adaboost等演算法，都是以概率作為輸出的。要想把概率型輸出變為分型別輸出，只要為其設立乙個閾值即可。
positive predictive value(陽性**值) or precision(精度):陽性**值被**正確的比例。
negative predictive value(陰性**值):陰性**值被**正確的比例。
sensity(靈敏度) or recall(召回率)：在陽性值中實際被**正確所佔的比例。
specificity(特異度):在陰性值中實現被**正確所佔的比例。
機器學習方法 機器學習模型評估方法
通常我們採用實驗測試的方法對模型的泛化誤差做出評估。為此我們就需要乙個測試集用來測試訓練好的模型。通常情況下，在我們拿到資料之後，在正式開始訓練模型前，就會將資料劃分為訓練集合測試集。需要注意的是 訓練集與測試集應盡可能互斥，也就是盡量不要重複。測試集要符合真實樣本的分布，也就是說在劃分時要隨機抽樣...
機器學習中模型評估方法
交叉驗證 什麼是交叉驗證 cv 交叉驗證的基本思想是把在某種意義下將原始資料 dataset 進行分組,一部分做為訓練集 train set 另一部分做為驗證集 validation set or test set 首先用訓練集對分類器進行訓練,再利用驗證集來測試訓練得到的模型 model 以此來做...
評估機器學習模型的方法
我們將資料劃分為訓練集 驗證集和測試集，並沒有在訓練模型的相同資料上對模型進行評估，其原因很快顯而易見 僅僅幾輪過後，三個模型都開始過擬合。也就是說，隨著訓練的進行，模型在訓練資料上的效能始終在提高，但在前所未見的資料上的效能則不再變化或者開始下降。機器學習的目的是得到可以泛化 generalize...