机器学习模型评估指标总结
本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结。机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集则用于评估模型。针对不同的机器学习问题（分类、排序、回归、序列预测等），评估指标决定了我们如何衡量模型的好坏。 一、Accuracy 准确率是最简单的评价指标，公式如下： 但是存在明显的缺...
【Python机器学习专栏】机器学习模型评估的实用方法
在机器学习的实践中，模型评估是至关重要的一环。一个模型的好坏不仅取决于其训练过程中的性能，更取决于其在新数据（测试数据）上的泛化能力。本文将介绍一些实用的机器学习模型评估方法，帮助读者更全面地评估和优化自己的模型。 一、评估指标 评估指标是用于量化模型性能的标准。在选择评估指标时，我们需要考虑任务的...
Python中的机器学习入门：从数据预处理到模型评估
一、引言 随着大数据时代的到来，机器学习在许多领域中都发挥着越来越重要的作用。Python作为一种强大的编程语言，提供了许多用于机器学习的库和工具，使得开发者可以更加便捷地进行数据分析和模型训练。本文将介绍Python中机器学习的基本流程，从数据预处理到模型评估，帮助读者入门机器学习的世界。 二、数...
【机器学习基础】机器学习的模型评估（评估方法及性能度量原理及主要公式）
1 引言机器学习模型评估是机器学习领域中的一个重要研究方向，其研究背景在于随着大数据时代的到来，人们面临着越来越多的数据分析和处理任务，而机器学习作为一种高效的数据处理技术，在很多领域都得到了广泛应用。然而，机器学习模型的效果评估是机器学习应用过程中一个非常关键的问题，因此机器学习模型评估的研究具有...
机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估2
三、降维方法常见的降维方法有主成分分析、线性判别分析、等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射、局部保留投影、MDS多维缩放、流行学习。1.线性判别分析（LDA）线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的降维方法。和主成分分析PCA不考虑样本类别输出...
机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估1
一、特征工程有哪些？特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。主要讨论以下两...
机器学习模型评估
1 误差平方和误差平方和(SSE \The sum of squares due to error)具体概念通过如下举例介绍：举例:(下图中数据-0.2, 0.4, -0.8, 1.3, -0.7, 均为真实值和预测值的差)在k-means中的应用:公式各部分内容:上图中: k=2SSE图最终的结果...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章 学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 3
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 查看不同性能评估指标 在前面的章节中，我们使用预测准确率来评估各机器学习模型，通常这是用于量化模型表现很有用的指标。但还有其他几个性能指标可以用于衡量模型的相关性，例如精确率、召回率、F1分数和马修斯相关系数（MCC）等。 读取混淆...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章 学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 2
使用学习曲线和验证曲线调试算法 本节中，我们来看两个非常简单但强大的诊断工具，可帮助我们提升学习算法的性能：学习曲线和验证曲线，在接下的小节中，我们会讨论如何使用学习曲线诊断学习算法是否有过拟合（高方差）或欠拟合（高偏置）的问题。另外，我们还会学习验证曲线，它辅助我们处理学习算法中的常见问题。 通过...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章 学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 1
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 在前面的章节中，我们学习了用于分类的基本机器学习算法以及如何在喂给这些算法前处理好数据。下面该学习通过调优算法和评估模型表现来构建良好机器学习模型的最佳实践了。本章中，我们将学习如下内容： 评估机器学习模型表现 诊断机器学习算法常见...
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