性能度量

错误率与精度

查准率、查全率与F1

ROC与AUC

代价敏感错误率与代价曲线

比较检验

假设检验

交叉验证t检验

McNemar检验

Friedman检验与Nemenyi后续检验

偏差与方差


在Matlab中,性能度量是指评估算法或模型的表现和效果的指标。在机器学习和数据分析中,性能度量对于评估和比较不同算法的效果非常重要。 在Matlab中,常用的性能度量包括以下几种: 1. 准确率(Accuracy):准确率是指算法对于预测结果的正确率。它可以通过比较预测结果和真实标签的匹配程度来计算。 2. 精确率(Precision):精确率是指算法在所有预测结果中预测为正类别的结果的准确性。它可以通过计算预测为正类别并且真实标签也是正类别的结果占所有预测为正类别结果的比例来计算。 3. 召回率(Recall):召回率是指算法正确预测出正类别结果的能力。它可以通过计算预测为正类别并且真实标签也是正类别的结果占所有真实为正类别结果的比例来计算。 4. F1分数(F1 Score):F1分数是精确率和召回率的调和均值,用于综合评价算法的效果。它可以通过计算2倍的精确率召回率之积除以精确率召回率之和来计算。 5. ROC曲线和AUC值(Receiver Operating Characteristic curve and Area Under Curve):ROC曲线用于衡量二分类算法的性能。AUC值是ROC曲线下的面积,它是一个统一的性能度量指标,用于评估算法的整体表现。 除了以上几种常见的性能度量指标,Matlab还提供了一些其他的性能度量函数,比如混淆矩阵、分类错误率等,可以根据具体需求选择合适的性能度量方法。性能度量可以帮助我们选择最适合的算法,并对算法进行优化和改进。
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