机器学习中的性能度量

最新推荐文章于 2025-04-07 13:49:24 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 性能度量 准确率和召回率 ROC AUC BLEU
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回归任务

均方误差（Mean squared error, MSE）

E(f;D)=1m∑i=1m(f(xi)−yi)2 E ( f ; D ) = 1 m ∑ i = 1 m ( f ( x i ) − y i ) 2

均方根误差（Root-Mean-Squared-Error, RMSE）

E(f;D)=1m∑i=1m(f(xi)−yi)2−−−−−−−−−−−−−−−√=MSE(f(x
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【Machine Learning】机器学习中的性能度量
Pengwill's Blog
01-16 801
机器学习中的性能度量 在前面中的的小节中有如下的两个性能度量 错误率：分类错误的样本数占总样本数的比例 精度：1-错误率 通常情况下，单单使用这两个性能度量，不能很好的反应模型的训练结果。所以需要借助其他指标来评价模型的好坏。 均方误差、错误率与精度 在回归模型中，常用的性能度量是均方误差(mean squared error) E(f;d)=1m(f(xi)−yi)2E(f;d) = \fr...
机器学习中的性能度量指标
JustinNeil的博客
01-18 851
机器学习中的性能度量指标前言概念引入分类中的性能度量错误率与精度查准率与查全率PR图F1与FβROC与AUC代价敏感错误率与代价曲线 前言   前文中我们了解了几种机器学习中模型评估的方法，但在实际应用中对学习器的泛化性能进行评估，不仅仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评估标准，这就是本文中要了解的性能度量。 概念引入   性能度量反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用...
机器学习性能度量
Alinawly的博客
06-27 533
性能度量即对学习器泛化能力的评估标准。根据不同的任务需求选择不同的性能度量方式回归任务中性能度量最常用的性能度量方式是： 均方误差 更一般的，对于数据集D 和概率密度p ，均方误差可以描述为： 分类任务中性能度量1.  错误率与精度错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例，错误率+精度=1。2.  查准率、查全率、F1查准率:也称为准确率precision...
机器学习笔记（六）性能度量
HwJh*MSNAuC%
05-09 1277
即对学习器的泛化性能进行评估。 在度量时要有衡量模型泛化能力的评价标准。 性能度量反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果，这意味着模型的好坏是相对的，什么样的模型是好的，不仅取决于算法和数据，还取决于任务需求。
机器学习中分类任务的性能度量
大墅哥哥的博客
03-20 1040
回归性能度量、评估标准、评价指标、 真正例TP（true postive） - 假正例FP（false postive） - 真反例TN（true negative） - 假反例FN（false negative） 准确率（Accuracy） 查全率、召回率（Recall） 查准率、精确率（Precision） 查准率-查全率曲线，又称为P-R曲线 ROC与AUC
周志华《机器学习》第二章 模型评估与选择——性能度量
jack_jay_du的博客
06-21 636
周志华《机器学习》（西瓜书）目录 https://editor.youkuaiyun.com/md?articleId=106864771 ————————————————————————————————— 性能度量 对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需 要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是性能度量(performance measure). 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 数据集： 学习器：f 回归任务最常用的性能度量是"均方误差"
机器学习__性能度量.pptx
01-14
在机器学习领域，性能度量是评估模型泛化能力的关键指标，它反映了模型在完成特定任务时的效果。这里我们将深入探讨几种常见的性能度量方法，包括用于分类任务和回归任务的评价标准。 对于回归任务，均方误差(Mean ...
机器学习 - 模型性能评估
暴力扬
07-06 1650
F1度量是用于评估分类模型性能的一个综合指标，它同时考虑了查准率（Precision, P）和查全率（Recall, R）。其中，TP（True Positive）是真正例，FP（False Positive）是假正例，FN（False Negative）是假负例。如果我们对查准率和查全率有不同的偏好，可以使用加权F度量（Fβ），其中β是一个权重参数。这个公式可以帮助我们理解在不同的β值下，查准率和查全率对Fβ的贡献。
机器学习之模型性能度量
weixin_41673190的博客
06-22 532
对机器学习的泛化性能进行评估，不仅需要切实可行的实验估计方法，还要有衡量模型泛化能力的评价标准，即性能度量。它反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果；因此，模型的选择与性能的好坏不仅取决于算法和数据，还取决于任务的需求。 一般，对于回归任务来说，性能度量有“均方误差”，那对于分类任务来说，性能度量有错误率和精度；查准率（准确率）、查全率（召回率）...
机器学习：性能度量
最新发布
2302_80700760的博客
04-07 669
这次实验学习了PR曲线和ROC曲线，包括它们的定义、作用，并学会了如何绘制他们，这两种曲线与我们的生活息息相关，我们可以运用它们解决如挑西瓜之类的问题。从高到低逐步移动阈值，将概率≥阈值的样本预测为正类，其余为负类，计算当前的Precision和Recall。曲线通过调整分类阈值，从高到低遍历所有可能的阈值，计算对应的（FPR, TPR）点并连接而成。Precision = 正类样本占比（如10%的正类，则Precision=0.1）以Recall为横轴，Precision为纵轴，连接所有点形成曲线。
[机器学习] 特征工程学习
weixin_46267823的博客
03-25 206
记录了一些遇到的特征工程方法
深入理解机器学习——机器学习模型的性能度量
冯·诺依曼
04-05 1万+
对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是性能度量（performance measure）。 性能度量反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果；这意味着模型的“好坏”是相对的，什么样的模型是好的，不仅取决于算法和数据，还决定于任务需求。 在预测任务中，给定样例集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)}D=\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), \cdots, (x_m, y
BLEU，ROUGE，METEOR，ROUGE-浅述自然语言处理机器翻译常用评价度量
joshuaxx316的专栏
02-28 3万+
BLEU，ROUGE，METEOR，ROUGE 浅述自然语言处理机器翻译常用评价度量 客观评价指标 – BLEU – ROUGE – METEOR – CIDEr 主观评价指标 – 流畅度 – 相关性 – 助盲性 客观评价指标 实际上可以看出由于最后生成的目标内容是自然语言描述语句，因此评价VTT质量的客观标准都来源于自然语言处理领域的相关评价指标。这些指标原
机器学习之性能度量
hustqb的博客
05-03 4477
废话不说，本文分为两个部分： 第一部分，我对周志华教授《机器学习》这本书中性能度量知识点中疑难点的学习感悟；第二部分，我感觉该书2.3节 性能度量 中最后部分的代价曲线表述有误，苦于没找到联系教授的正确方式，故希望与广大网友一起探讨。
机器学习模型评估与超参数调优详解
Datawhale
07-03 2059
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货 &每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：李祖贤 深圳大学，Datawhale高校群成员机器学习分...
Root Mean Squared Error (RMSE)
凌风探梅的专栏
04-25 1万+
Root Mean Squared Error (RMSE) The square root of the mean/average of the square of all of the error. The use of RMSE is very common and it makes an excellent general purpose error metric for nu
机器学习常用性能度量指标
SZ-crystal
03-01 3858
机器学习常用性能度量指标回归任务性能指标回归任务最常用的指标是"均方误差"（mean squared error）：给定样例集D={（x1，y1），（x2，y2），...,（xm，ym）},其中yi是示例xi的真实标记。记f（x）为预测结果。均方误差表示为：   分类任务性能指标错误率与精度这两个指标既适用于二分类任务，也适用于多分类任务。错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确...
机器学习基础专题：特征工程
八门金锁的技术博客
09-21 623
特征工程 特征提取 将原始数据转化为实向量之后，为了让模型更好地学习规律，对特征做进一步的变换。首先，要理解业务数据和业务逻辑。 其次，要理解模型和算法，清楚模型需要什么样的输入才能有精确的结果。 探索性数据分析 Exploratory Data Analysis (EDA) 在尽量少的先验假设条件下，探索数据内部结构和规律。是一种方法论而不是特定技术。 可视化 箱型图、直方图、多变量图、散点图… 定量技术 样本均值、方差、分位数、峰度、偏度。 数值特征 截断 太多的精度有可能是噪声。长尾数据可以先进行对数
算法效果评估：均方根误差（RMSE）/ 标准误差
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Laurence的技术博客
11-07 5万+
评估算法的效果 常见的算法效果评估函数是均方根误差（Root Mean Square Error），在了解这个均方根误差前，需要先熟悉一下其他几个基本方差： 方差（Variance） 方差用于衡量随机变量或一组数据的离散程度。对于方差我们可以用一种朴素的方式理解和记忆：它不是平方的差，而是差的平方求和之后再取平均值，对于计算方差取差的平方这一点，可以很形象地理解为以两点间的直线距离为边得到一个正方型，以面积（平方）的形式度量离散程度，显然面积越大，意味着离散程度越高。 总体方差 总体方差，也叫做有偏估计，其
机器学习中的性能度量与评估
该资源是一个关于机器学习性能度量的PPT，主要讲解了如何评估机器学习模型在分类和回归任务中的表现。其中涉及到的主要概念包括均方误差、正确率、错误率、查准率、查全率、F1分数以及ROC曲线。 在机器学习中，性能...
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