【Python 机器学习专栏】混淆矩阵与 ROC 曲线分析
在机器学习中,评估模型的性能是至关重要的环节。混淆矩阵和 ROC 曲线是两种常用的评估工具,它们能够提供关于模型预测结果的详细信息。本文将深入探讨混淆矩阵与 ROC 曲线的原理、计算方法以及在 Python 中的应用。 一、混淆矩阵 混淆矩阵是一种以矩阵形式呈现的评估指标,它能够展示模型在不同类别上...
python机器学习:推荐系统实现(以矩阵分解来协同过滤)
用户和产品的潜在特征编写推荐系统矩阵分解工作原理使用潜在表征来找到类似的产品。 1. 用户和产品的潜在特征 我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性,然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。 ...
Python3入门机器学习 - 混淆矩阵、精准率、召回率
在分类问题中,预测准确度如果简单的用预测成功的概率来代表的话,有时候即使得到了99.9%的准确率,也不一定说明模型和算法就是好的,例如癌症问题,假如癌症的发病率只有0.01%,那么如果算法始终给出不得病的预测结果,也能达到很高的准确率 混淆矩阵 二分类问题的混淆矩阵 以癌症为例,0代表未患病,1代表...
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