在做博弈模型评估的时候，遇到一个问题是如何评价多个模型的优劣。例如我有训练好的三个围棋模型A,B,C，两两之间对打之后有一个胜负关系，如何对这三个模型进行排序呢？通常对于人类选手这种水平有波动的情形，棋类比赛通常计算选手Elo得分按分值排序，足球篮球等通过联赛积分或胜场进行排序，但对于固定不变的AI ...
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2020-05-10 13:17:52
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1. 数据预处理；2. 特征工程；3. 模型选择/融合；4. 模型训练/测试；5. 其他问题；6. 模型评估。 ...
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2020-04-18 23:05:16
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event.txt 解决分类问题： 数据处理：训练集测试集划分，交叉验证，验证曲线，学习曲线，网格搜索。。 分类模型：逻辑回归，朴素贝叶斯，树模型，svm 模型评估：混淆矩阵，分类报告；查找率，召回率，f1得分 ...
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2020-03-24 15:49:02
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[toc] 在处理机器学习的分类问题中，我们需要评估分类结果的好坏以选择或者优化模型，本文总结二分类任务中常用的评估指标。对于多分类任务的评估指标，可以参考 "这篇文章" 先从我们最熟知的混淆矩阵(confusion matrix)说起。 "source" 鉴于混淆矩阵看着比较抽象，可以参考下图 常 ...
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2020-03-21 12:52:24
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2.1 经验误差与过拟合 错误率：错分样本的占比 精度：分对样本的占比，与错误率是互补的。 误差：样本真实输出与预测输出之间的差异。学习器在训练集上的误差称为训练误差或经验误差，在新样本上的误差称为泛化误差。 由于事先并不知道新样本的特征，我们只能努力使经验误差最小化； 很多时候虽然能在训练集上做到 ...
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2020-03-05 01:17:02
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本文主要对 Spark ML库下模型评估指标的讲解，以下代码均以 进行讲解，Spark版本为 。模型评估指标位于包 下。 模型评估指标是指测试集的评估指标，而不是训练集的评估指标 1、回归评估指标 RegressionEvaluator Evaluator for regression, which ...
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2020-03-03 22:38:09
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模型是否有用。就需要模型评估。最好的评估办法是利用已经明确知道结果的数据运行生成的算法模型进行验证，或者，采用重新采样，使用新的数据来评估算法模型。 ...
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2020-03-03 10:36:10
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模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价其性能优劣的过程。常用的聚类模型评价指标有ARI评价法（兰德系数）、AMI评价法（互信息）、V-measure评分、FMI评价法和轮廓系数等。常用的分类模型评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision） ...
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2020-03-02 01:02:14
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three steps for deep learning Step1：神经网络（Neural network） Step2：模型评估（Goodness of function） Step3：选择最优函数（Pick best function） neural network 手动连接神经元 如： 1 ...
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2020-02-19 20:39:14
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