学习笔记： 机器学习经典算法-回归模型性能评估
在实际使用的时候，训练线性回归模型的数据来源于从原始数据集拆分出来的训练集(train_data)，模型的损失函数也是对应训练集的，即$\sum^{m}_{i} {(\hat y^{(i)}_{train} - y^{(i)}_{train})^{2}} $。 ① 均方误差(Mean Square ...
学习笔记： 机器学习经典算法-分类算法模型性能评估(准确度Accuracy)
在部署一个算法模型到生产环境之前，有必要对模型的性能进行测试；通常，对于准备投入模型训练的原始数据集拆分成训练数据(70%~80%)和测试数据(20%-30%)来训练模型和测试模型性能。 train_test_split ①自划分 np.random.seed(666) shuffle_index ...
机器学习模型的性能评估方法
动动发财的小手，点个赞吧！部署模型后，监控其性能对于确保 ML 系统的质量起着至关重要的作用。要计算准确度、精确度、召回率或 f1 分数等指标，需要标签。但是，在许多情况下，标签可能不可用、部分可用或延迟提供。在这些情况下，估计模型性能的能力会很有帮助。在这篇文章中，将讨论在没有真实数据的情况下估计...
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