机器学习算法性能评测指标

最新推荐文章于 2024-07-16 08:00:32 发布
最新推荐文章于 2024-07-16 08:00:32 发布
阅读量362 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 模型评估
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WangYouJin321/article/details/97623726
本文深入探讨了ROC曲线及其AUC值在分类任务中的应用，详细解释了真正类率(TPR)与负正类率(FPR)的概念。同时，文章提供了回归模型评估的相关知识，帮助读者理解如何衡量模型的预测性能。

ROC/AUC  https://blog.youkuaiyun.com/YE1215172385/article/details/79448575

1、roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。

横轴：负正类率(false postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比例；(1-Specificity)

纵轴：真正类率(true postive rate TPR)灵敏度，Sensitivity(正类覆盖率)

 

回归模型评估 

https://blog.youkuaiyun.com/Datawhale/article/details/94762141

广告：点击率/回报率

 

了解机器学习算法的性能指标
weixin_26752765的博客
08-10 2320
Performance metrics are used to evaluate the overall performance of Machine learning algorithms and to understand how well our machine learning models are performing on a given data under different sc...
机器学习算法评价指标之group auc（gauc）
热门推荐
gq的博客
02-23 2万+
在机器学习算法中，很多情况我们都是把auc当成最常用的一个评价指标，而auc反映整体样本间的排序能力，但是有时候auc这个指标可能并不能完全说明问题，有可能auc并不能真正反映模型的好坏，以CTR预估算法(推荐算法一般把这个作为一个很重要的指标)为例，把用户点击的样本当作正样本，没有点击的样本当作负样本，把这个任务当成一个二分类进行处理，最后模型输出的是样本是否被点击的概率。 举个很简单的例子，假...
机器学习——性能评估指标
JoJo's blog
03-03 2320
性能评估指标1. 分类算法的性能评估指标1.1 精确率与召回率1.2 F1-score1.3 AUC与ROC1.3.1 ROC曲线1.3.2 AUC值1.3.3 为什么使用ROC和AUC2. 回归算法的性能评估指标2.1 平均绝对误差（MAE）2.2 平均平方误差（MSE）2.3 均方根误差（RMSE）2.4 决定系数（R2 score）2.5 交叉验证（cross-validation） 机器学...
机器学习算法性能指标(Regression problems)
qq_44752117的博客
02-18 964
Machine Learning Algorithm Performance Metrics(机器学习算法性能指标) 数据集：housing.csv(regression problem) 参考书：《Machine Learning Mastery With Python Understand Your Data, Create Accurate Models and work Projects End-to-End》 获取链接：https://github.com/aoyinke/ML_learner 文
算法测试—机器学习算法评价指标
sanmi8276的博客
02-14 3895
目录 一、分类问题 二、回归问题 三、聚类 四、信息检索 五、总结 在使用机器学习算法过程中，针对不同的问题需要不用的模型评估标准，这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。 一、分类问题 1、混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别。 真正(True Positive , TP)：被模型预测为正的正样本。 假正(False Positive , FP)：被模型预测为正的负样
【机器学习】Metrics: 衡量算法性能的关键指标
鑫宝的博客
07-16 2468
在算法开发和机器学习项目中，选择正确的评估指标（metrics）至关重要。它们不仅帮助我们理解模型的性能，还指导我们如何优化模型以达到预期的目标。本文将探讨几种常用的评估指标，并解释它们在不同场景下的应用。
使用CPI评价指标评估机器学习算法在多特征电机分类上的性能
06-11
系统核心基于Python的主流机器学习库实现，设计了一个结构化且高度模块化的MLPipeline类，将数据处理、模型训练、评估和保存等环节有机结合。数据加载时支持多编码格式，自动兼容CSV及Excel，保证高可用性。数据...
2024年十大新型优化算法在CEC2021测试集上的性能评测与评价指标 · 元启发式算法
最新发布
07-31
内容概要：本文介绍了2024年发布的十个新型优化算法，并对其在CEC2021测试集上的表现进行了全面评测。这些算法包括苦鱼优化算法（BFO）、冠豪猪优化器（CPO）、美洲狮优化器（Puma）、鹅算法（GOOSE）、人类进化优化...
基于numpy实现常见机器学习算法.zip
02-15
在本项目实践中，我们将深入探讨如何使用Python中的NumPy库来实现常见的机器学习算法。NumPy是Python科学计算的核心库，提供了高效的多维数组对象、矩阵运算以及相关的数学函数。在机器学习领域，数据通常以矩阵或...
几种机器学习的算法评价
03-08
分析了几种机器学习常用算法的定义个特点，总结了 算法的优缺点，为算法优选提供参考。
机器学习模型性能测试（R,python）
06-24
主要是机器学习基于RandomForest,xgboost这两种算法的R、python的性能测试
判断机器学习算法的性能
jhkj_5154的博客
03-18 935
我们有一个原始数据，我们把所有原始数据当做训练数据，然后使用训练数据训练模型每当来一个新的数据，新的数据要和我们所有数据求出相应距离，找出前k小的距离然后投票新的数据具体属于那种类别，我们用全部数据得到的模型用来预测新的数据所属的类型我们要在真实的环境中使用这个模型但是会有两种情况1.模型很差怎么办？ 存在真实损失比如我们要训练一个股市的模型，使用这种方式我们根本没有机会调整我们的模型，只能把这个...
机器学习算法性能审核
ww08153115的博客
05-08 513
切分数据集 原理 将数据集切分两部分,一部分用来作为训练模型,另一部分用来测试模型 代码 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.3, random_state=0) ''' 参数: X : 数据 Y: 标签 test_size: 测试集占数据集的百分比,小数 random_state: 随机数种子 ''
1.机器学习之(3)train-test-split进行算法性能测试
xdzhangzhenhao的博客
07-18 2445
将数据集进行test和train划分的意义 如果将所有的数据都作为训练数集，那么我们训练完模型就无从验证，将没有验证过的模型直接用于实际环境中，那么效果不一定理想，好坏只能听天由命，那么有什么办法能在实际应用我们的机器学习算法之前就大概能知道我们的算法能不能适用到实际环境呢？答案是对手里的数据进行test和train的划分，训练完模型后就用test数据进行测试。根据测试结果决定对模型的后续操作！...
常见的机器学习性能衡量方法
RecDay2018's Blog
12-01 741
在构建模型并调优时，关键的一步是确认模型的评估标准。对于常见的监督学习而言，主要有分类和回归两类；1.回归的评价指标主要有MSE，RMSE，MAE。2.分类的评价指标有精确率、召回率、F1、AUC和ROC曲线。评价指标之间相互联系，同时而且相互之间是有关系的，只是侧重点不同。下面对所有评价指标展开介绍。 1.回归 a. 均方误差 (Mean Squared Error, MSE) 均...
机器学习性能评估指标
qhzchzgy的博客
01-04 1059
机器学习性能评估指标 列出了常用的性能指标：准确率，精确率，召回率，AUC, ROC, PRC等
强化学习
测试
05-01 324
强化学习 强化学习详解讲解 强化学习的特点 基本是以一个闭环形式 不会直接指示哪种行为 一系列的actions和奖励信号都会影响之后较长时间 定义 它主要包含四个元素，agent，环境状态，行动，奖励, 强化学习的目标就是获得最多的累计奖励。 我们列举几个形象的例...
工质热物理性质计算程序的编制及应用_综述：冶金、机械模型及机器学习在金属打印中的应用（二）...
weixin_39646412的博客
11-24 435
江苏激光联盟导读：在这里，我们为大家展示了金属打印在冶金以及利用机械模型和机器学习等方面的先进应用，以及这些手段在拓展金属增材制造方面所起的作用。本文为第二部分。机械模型机械模型可以对工艺过程中的变量如温度场和速度场、冷却速率和凝固参数等在AM过程中不易测量的量进行计算。这些模型提供了AM打印部件在工艺参数变化和原材料的热物理性质发生变化时显微组织和性能如何变化的现象进行描述。然而，工艺和产品的数...
机器学习模型性能的10个指标
我相信......
12-24 2462
尽管大模型非常强大， 但是解决实践的问题也可以不全部依赖于大模型。一个不太确切的类比，解释现实中的物理现象，未必要用到量子力学。有些相对简单的问题，或许一个统计分布就足够了。对机器学习而言， 也不用言必深度学习与神经网络，关键在于明确问题的边界。那么在使用ML解决相对简单问题的时候，如何评估一个机器学习模型的性能呢？这里给出了10个相对常用的评价指标，希望对产研同学有所帮助。1. 准确率准确率是机...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

小金子的夏天

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值