第7章-使用统计方法进行变量有效性测试-7.5.4-模型评估

ErbaoLiu

已于 2024-11-18 08:59:04 修改

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分类专栏：数据分析&大模型机器学习&大模型文章标签：模型评估评估指标 P-R曲线 ROC曲线 AUC 准确率精准率

于 2023-12-10 11:36:40 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/L_15156024189/article/details/134769681

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本文详细介绍了模型评估的各种指标，包括混淆矩阵、准确率、精准率、召回率、P-R曲线、F1-Score、ROC曲线和AUC。特别强调了在不平衡数据集上准确率的局限性，并指出精准率和召回率的重要性，以及如何通过P-R曲线和ROC曲线综合评估模型性能。最后，文章提供了Python中实现这些评估指标的示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

简单的说，模型评估就是评估训练好的模型的好坏。评估指标是针对模型性能优劣的一个定量指标。一种评价指标只能反映模型一部分性能，如果选择的评价指标不合理，那么可能会得出错误的结论，故而应该针对具体的数据、模型来选取不同的评价指标。针对分类、排序、回归、序列预测等不同类型的机器学习问题，评估指标选择也有所不同。

本文介绍分类模型的评估指标。我们从混淆矩阵开始说起。