https://www.cnblogs.com/Determined22/p/6910277.html ...
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2019-03-27 21:35:06
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1. 评价指标的局限性 准确率（Accuracy） 精确率（Precision） 召回率（Recall） 均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE） 1.1 准确率 准确率： 指分类正确的样本占总样本个数的比例 准确度的问题： 当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类 ...
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2019-03-11 23:42:58
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分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared。下面一一介绍 1、MSE（Mean Squared Error）均方误差 这里的y是测试集上的。 用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。 猛着看一下这个公式是不是觉得眼熟，这不就是线性回归的损失函 ...
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2019-02-21 23:17:30
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多分类模型评价指标：“宏”，“微”，“汉明损失”，“IOU” ...
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2019-02-13 22:47:14
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一、概述 KS（Kolmogorov-Smirnov）评价指标，通过衡量好坏样本累计分布之间的差值，来评估模型的风险区分能力。 KS、AUC、PR曲线对比： 1）ks和AUC一样，都是利用TPR、FPR两个指标来评价模型的整体训练效果。 2）不同之处在于，ks取的是TPR和FPR差值的最大值；AUC ...
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2019-02-07 13:29:58
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一、分类和回归 回归分析研究的范围大致如下： 1、逻辑回归 2、决策树 运行上述代码，生成tree.dot文件，对其稍作修改 得到决策树的可视化 3、人工神经网络 二、评价指标 三、聚类分析 聚类效果评价 聚类可视化——TSNE ...
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2019-01-28 01:02:51
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https://www.jianshu.com/p/b5996bf06bd6 15.评价指标 袁一帆 关注 2016.03.05 09:26* 字数 1956 阅读 4065评论 2喜欢 10 1. 分类问题评价指标 1-1. 精确率与召回率 精确率（Precision）指的是模型判为正的所有样本中 ...
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2019-01-23 17:24:32
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0、摘要 （1）为了解决什么问题，提出什么方法，得到什么结论？ 问题：例如，为了提高系统的准确率，为了降低系统复杂度，为了提高系统自适应能力等 方法：例如，通过降维，特征选择的方法，减少无用数据，从提高系统准确度，并且降低系统复杂度 结论：找到一个评价指标，例如，accuracy, F1 score ...
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2019-01-14 00:23:19
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无论是利用模型对信用申请人进行违约识别，还是对授信申请人进行逾期识别……在各种各样的统计建模中，永远必不可少的一步是对模型的评价，这样我们就可以根据模型评价指标的取值高低，来决定选取哪个模型。本篇以某国内商业银行的授信项目为例，并尝试决策树、logistic等模型来探寻逾期客户的特征，主要讲述一下R ...
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2018-12-23 19:59:45
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参考链接：https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章，写的非常详细~ 一、机器学习性能评估指标 1.准确率(Accurary) 准确率是我们最常见的评价指标，而且很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样本数，通 ...
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2018-12-07 21:58:30
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