sklearn中的朴素贝叶斯#02

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#sklearn #机器学习 #python

本文介绍概率类模型的评估方法，重点讲解布里尔分数这一衡量概率预测准确性的指标，包括其定义及计算方式。

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概率类模型的评估指标

布里尔分数Brier Score

概率预测的准确程度被称为“校准程度”，是衡量算法预测出的概率和真实结果的差异的一种方式。一种比较常用的指 标叫做布里尔分数，它被计算为是概率预测相对于测试样本的均方误差：
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Lin2108
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机器学习算法——概率类模型评估指标1（布里尔分数Brier Score）
Vicky_xiduoduo的博客
05-03 7315
概率预测的准确程度被称为“校准程度”，是衡量算法预测出的概率和真实结果的差异的一种方式。 一种常用的指标叫做布里尔分数，它被计算为是概率预测相对于测试样本的均方误差（MSE）。 MSE通常用作回归问题的损失函数。MSE的公式为 预测值为，真实值为Y。 由MSE推出布里尔分数（Brier Score）的公式为: 其中，N是样本数量，为朴素贝叶斯预测出的概率，为样本所对应的真实结果。取值范围为[0,1]，分数越高则说明预测结果越差劲，校准程度越差，因此布里尔分数越接近0越好。这个指标衡量了我们
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svc预测概率_预测模型的概率校准
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