正确率、召回率和F值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。 不妨看看这些指标的定义先：正确率 = 正确识别的个体总数 / 识别出的个体总数召回率 = 正确识别的个体总数 / 测试集中存在的个体总数F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) 不妨举这样一个例子：某池塘有1...
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2014-12-13 14:56:47
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用户满意度（CSI）
用户满意度（Customer Satisfaction Index）是近年来国际上发展起来的质量评价指标。1989年，瑞典首先提出并建立了国家用户满意度指数测评体系，量化地评价客户重购率和品牌忠诚度等指标，获取相关的信息为企业策划提供支持，使企业优化流程，做出最佳的决策。美国质量协会（ASQ）从90年代开始研究如何评价用户满意，1994年开始建立一个全国范围的，跨行业的总体...
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2014-12-09 13:59:33
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之前写过一篇blog叫做机器学习实战笔记之非均衡分类问题：http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/38666699其中对Precision和Recall及ROC都有所讲解，其中区别在于Precision,Recall, F-score,
MAP主要用于信息检索，而ROC曲线及其度量指标AUC主要用于分类和识别，ROC的详细介绍见上面的b...
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2014-12-08 14:01:53
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在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要，因此最近做了一个汇总。准确率、召回率、F1信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate)，召回率也叫查全率，准确率也叫查准率，概念公式: ....
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2014-12-02 00:01:36
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1.K-means算法K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用...
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2014-11-28 17:45:43
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数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一...
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2014-11-24 18:57:47
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通常情况下，我们直接使用分类结果的错误率就可以做为该分类器的评判标准了，但是当在分类器训练时正例数目和反例数目不相等时，这种评价标准就会出现问题。这种现象也称为非均衡分类问题。此时有以下几个衡量标准。
(1) 正确率和召回率
如下图所示：其中准确率指预测的真实正例占所有真实正例的比例，等于TP/(TP+FP)，而召回率指预测的真实正例占所有真实正例的比例，等于T...
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2014-08-18 22:04:13
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MAP: Mean Average Precision
NDCG: Normalized Discounted Cumulative Gain
MRR: Mean Reciprocal Rank
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2014-08-06 18:44:32
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概述
本文介绍基于机房收费系统 基本遵循三范式的数据库设计。
仅满足最基本功能需求，不包含额外的信息保存。
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关系模式设计的好坏
直接影响到数据冗余度和数据一致性等问题。由此我们有了一个评价指标。即范式。
第一范式：关系模式R的每个关系r的属性值都是不可分的原子值
第二范式：关系模式R是1NF且每个非主属性完全依赖于候选键
第三范式：关系模式R是1NF且每个非主属性都不...
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2014-06-24 23:07:23
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