Python机器学习从入门到高级：模型评估和选择（含详细代码）
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机器学习 模型评估课后题
1.结合对性能度量部分的阅读，简述错误率、精度、查准率与查全率的含义。答：错误率(Error Rate)：是分类错误的样本数占样本总数的比例。精度(Accuracy)：是分类正确的样本数占样本总数的比例。对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例(true positi...
机器学习--模型评估、过拟合和欠拟合、模型验证
对于机器学习来讲，我们更关心是在新数据中模型对其的预测情况是否正确（对新数据是否有泛化能力）；本节讲的是，对于一个算法如果只是在这个数据中训练的比较好的话，不代表在新的数据上效果比较好，所以将会介绍怎么样去 衡量模型的好坏值得注意的是，本节是 给定了数据与超参数并且已经训练好了模型&#...
机器学习测试笔记（27）——模型评估和优化（下）
4.3 ROC 曲线（Receiver Operating Characteristic curve）ROC曲线为接受者操作特性曲线是指在特定刺激条件下，以被试在不同判断标准下所得的假阳率为横坐标，真阳率为纵坐标，画得的各点的连线。AUC（Area Underthe Curve）为ROC下面的面积。...
机器学习测试笔记（27）——模型评估和优化（上）
1 Sklearn 交叉验证1.1原理图将数据分为n份，一份作为测试数据，其他n-1份作为训练数据。1.2 最基本交叉验证 #交叉验证法 from sklearn import svm from sklearn.model_selection import cross_val_score def S...
机器学习之模型评估和选择
@TOC一、模型评估的一些基本术语经验误差指学习器在训练集上的误差泛化误差指学习器在新样本上的误差泛化能力学习的模型适应新样本的能力，即在预测新样本时的效果好坏过拟合模型训练过度，把训练样本自身的一些特点当成所有潜在样本的一般性质，导致泛化能力下降欠拟合模型对于训练样本的一般性质尚未学好，即学的还不...
机器学习：聚类算法与无监督学习、模型评估标准
一、✌ 聚类算法1.1 ✌ 无监督学习与聚类算法聚类分类区别不经过学习，将样本数据分为多个簇将样本数据导入已经学习过的模型进行学习，有标签可以进行参考具体算法DBSCAN、KMeans、层次聚类等逻辑回归、随机森林、决策树、贝叶斯等算法评估一般来说，聚类结果是不确定的,只是根据特征进行分类，没有进行...
机器学习【西瓜书/南瓜书】--- 第2章模型评估与选择（下）（学习笔记+公式推导）
前言本博客为博主在学习 机器学习【西瓜书 / 南瓜书】过程中的学习笔记，每一章都是对《西瓜书》、《南瓜书》内容的总结和提炼笔记，博客可以作为各位读者的辅助思考，也可以做为读者快读书籍的博文，本博客对西瓜书所涉及公式进行详细的推理以及讲解，本人认为，不推导公式所学得的知识是没有深度的，是很容易忘记的&...
机器学习《Machine Learning》----（2）模型评估与选择
📢📢📢📣📣📣 🌻🌻🌻Hello，大家好我叫是Dream呀，一个有趣的Python博主，多多关照😜😜😜 🏅🏅🏅Pyth...
ML之ME/LF：机器学习中回归预测模型评估指标之“调整确定系数R2”的简介、代码实现之详细攻略
目录回归预测模型中常用的评估指标“调整确定系数R2*”的简介1、R²的缺点——调整确定系数Adjusted R2(R2*)的引入2、R²和R2*的对比3、调整确定系数R2的使用方法回归预测模型中常用的评估指标“调整的R2”的代码实现回归预测模型中常用的评估指标“调整确定系数R2*”的简介1、R²的缺...
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