机器学习模型的评价指标和方法
Posted -柚子皮-
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52574156
衡量分类器的好坏
对于二类分类器/分类算法,评价指标主要有accuracy, [precision,recall,F-score,pr曲线],ROC-AUC曲线,gini系数。
对于多类分类器/分类算法,评价指标主要有accuracy, [宏平均和微平均,F-score]。
对于回归分析,主要有mse和r2/拟合优度。
二分类模型的评估
机器学习系统设计系统评估标准
- Error Metrics for Skewed Classes有偏类的错误度量精确度召回率
- PrecisionRecall精确度召回率
- Trading Off Precision and Recall权衡精度和召回率F1值
- A way to choose this threshold automatically How do we decide which of these algorithms is best
- Data For Machine Learning数据影响机器学习算法的表现
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以上是关于机器学习模型的评价指标和方法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章