模型分类及其性能度量

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#概率论 #机器学习 #人工智能

目录

一.k值交叉验证

二.精确率和召回率

三.测试集的可视化

四.P-R曲线

五.F值

六.分类报告

七.参考文献

一.k值交叉验证

用途：验证模型的准确性与有效性。
过程：
1.数据集被分成K份（K通常取5或者10)；
2.不重复地每次取其中一份做测试集，用其他K-1份做训练集训练，这
样会得到K个评价模型；
3.将上述步骤2中的K次评价的性能均值作为最后评价结果。
优点：提高评估结果的稳定性。

这里的k=5

二.精确率和召回率

其通常做为二分类问题模型的评价指标。

pricision=TP/(TP+FP)                recall=TP/(TP+FN)

精确率反映了模型判定正例中真正正例的比重；

召回率反应了总正例中被模型正确判定正例子的比重。

三.测试集的可视化

请注意，图中的颜色越深，表示其数值越大。

四.P-R曲线

P-R图直观的显示出学习器在样本上的查全率、查准率。在进行比较时，若一个休息区的P-R曲线被另一个学习器的曲线完全“包住”，则可断言后者的性能优于前者。

五.F值

F值{F_\beta } - {\rm{score}}\是精确率和召回率的调和平均：

F_{\beta}-\text { score }=\frac{\left(1+\beta^{2}\right) * \text { precision*recall }}{\left(\beta^{2} * \text { precision }+\text { recall }\right)}

\beta \一般大于0。当\beta = 1\时，退化为F1：

{F_1} - {\rm{ score }} = \frac{​{2*{\rm{ precision*recall }}}}{​{\left( {​{\rm{precision }} + {\rm{ recall }}} \right)}}\

比较常用的是F1，即表示二者同等重要

六.分类报告

显示每个类的分类性能。

包括每个类标签的精确率、召回率、F1值等。

七.参考文献

1.机器学习：性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制P-R曲线_master_hunter的博客-优快云博客

2.深度学习基础_哈尔滨工业大学_中国大学MOOC(慕课)

深度学习模型性能指标评估方法及其应用场景
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07-29 2000
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【进阶版】机器学习之模型性能度量及比较检验和偏差与方差总结（02）
迷茫与徘徊只会让你陷入绝境，欢迎私信博主，带你开始提升变现价值！
08-22 1983
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K折交叉验证——cross_val_score函数使用说明
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本文系统探讨了K折交叉验证中K值选择的理论与方法。首先阐述K折交叉验证的基本原理，即将数据集划分为K个子集进行重复训练验证。核心部分分析了K值对偏差与方差的影响：小K值计算成本低但方差大，大K值偏差小但计算成本高。随后介绍经典K值选择方法，包括经验法（如常用K=5或10）、基于偏差-方差分解的理论方法，以及动态K值选择和优化算法（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化）。文章强调K值选择需权衡计算成本与模型评估精度，并提供了实际代码示例说明不同优化方法的应用。
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