机器学习模型评估标准选择循环图

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习模型评估标准选择循环图相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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要根据不同的目标选取合适的评估指标。

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进行二分类问题的时候,数据集之间的不平衡,会导致评价指标accuracy很高,但是却不能反应模型的好坏。

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sklearn.metrics.confusion_matrix

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如果标记数字的话,则按标签从小到大排序,如果为字符型的化,自己设计labels参数来表示其顺序,否则系统会自动将字符转化为其他类型就好。

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dummy_majority = DummyClassifier(strategy = ‘most_frequent‘).fit(X_train, y_train)

dummy classifier 的strategy参数取值解释如上图。

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以上是关于机器学习模型评估标准选择循环图的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

2,1 模型评估与选择

周志华 《机器学习初步》模型评估与选择

机器学习框架及评估指标详解

周志华机器学习--模型评估与选择

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