机器学习模型的评价指标和方法

向右看齐 2022-09-26 02:43 192阅读 0赞

http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52574156][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 ##

1.  Error Metrics for Skewed Classes有偏类的错误度量精确度召回率
    
    1.  PrecisionRecall精确度召回率
2.  Trading Off Precision and Recall权衡精度和召回率F1值
    
    1.  A way to choose this threshold automatically How do we decide which of these algorithms is best
3.  Data For Machine Learning数据影响机器学习算法的表现

\[[Machine Learning - XI. Machine Learning System Design机器学习系统设计(Week 6)系统评估标准 ][Machine Learning - XI. Machine Learning System Design_Week 6_] \]

## 准确率/召回率/精度/F1值 ##

### 混淆矩阵< ###

[blog.csdn.net_pipisorry_article_details_52574156]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52574156
[Machine Learning - XI. Machine Learning System Design_Week 6_]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44245513

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