一般情況來說，單一評分標準無法完全評估乙個機器學習模型。只用good和bad偏離真實場景去評估某個模型，都是一種欠妥的評估方式。下面介紹常用的分類模型和回歸模型評估方法。
分類模型常用評估方法：指標
描述scikit-learn函式
precision
精準度from sklearn.metrics import precision_score
recall
召回率from sklearn.metrics import recall_score
f1f1值
from sklearn.metrics import f1_score
confusion matrix
混淆矩陣
from sklearn.metrics import confusion_matrix
rocroc曲線
from sklearn.metrics import roc
aucroc曲線下的面積
from sklearn.metrics import auc
precision
查準率recall
查全率p-r曲線
查準率為縱軸，查全率為橫軸，作圖
回歸模型常用評估方法：指標
描述scikit-learn函式
mean square error (mse, rmse)
平均方差
from sklearn.metrics import mean_squared_error
absolute error (mae, rae)
絕對誤差
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, median_absolute_error
r-squared
r平方值
from sklearn.metrics import r2_score
對於bias：
對於variance：
訓練誤差大，測試誤差小 → bias大訓練誤差小，測試誤差大→ variance大 → 降vc維
訓練誤差大，測試誤差大→ 公升vc維
模型評估指標
模型的評價指標和評價體系是建模過程中的乙個重要環節，針對不同型別的專案和模型，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 值和實際值的混淆矩陣 confusion matrix 和定義，然後介紹幾種評價指標。二分類模型的 值與實際值的結果 tp true positive 模型 為正例 ...
模型評估指標
label 0 label 1 prcdict 0 tp真陽性 fn假陰性 漏診 predict 1 fn假陰性 誤診 tn真陰性 acc tp tn tp fn fp tn 被正確 的樣本 所有樣本 用來衡量模型的漏診率 sensitive tp tp fn tp ground ture p 真陽...
kmeans及模型評估指標 模型的評估指標
想必大家都知道，構建機器學習模型就是為了能夠更好的訓練我們的資料集，使得模型的準確率達到最大，那麼當我們構建好了我們的學習模型，可以通過哪些指標來評估我們模型的好壞呢？這就是我今天要給大家介紹的內容。一.精確率與召回率 1.混淆矩陣 在分類過程中，結果與正確標記之間存在四種不同的組合，構成了混淆矩陣...