机器学习之性能度量指标——决定系数R^2、PR曲线、ROC曲线、AUC值、以及准确率、查全率、召回率、f1_score

最新推荐文章于 2024-11-08 13:43:29 发布
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分类专栏： 机器学习
本文转载自优快云的一篇博客文章，原文链接为https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42180810/article/details/81266777。由于未提供具体的内容与标签信息，本文摘要无法给出更多细节。

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机器学习理论之mAP 查全率 查准率 IoU ROC PR曲线 F1值
学习中
10-31 525
机器学习理论之mAP 查全率 查准率 IoU ROC PR曲线 F1值
深度学习分类任务中的准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）、F1值、ROC曲线的AUC值，
chumingqian的博客
01-05 6159
其中关于 TP, TN;FP, FN 的解释；其中;注意，此时这里的正样本代表的 是 预测属于某一类别的样本；负样本则代表预测不属于某一类别的样本。举例说来部分仓库， 与此不一致，列代表真实值，行代表预测值，需要阅读代码的时候，通过查看文档确定；
R2指标的性能
06-28
智能优化方面的论文，讲诉R2指标的内容，类似于最优方法
机器学习（一）：线性回归算法的评测方式、R^2
weixin_45474785的博客
04-21 1425
Task01：线性回归 模型建立：线性回归原理、线性回归模型 学习策略：线性回归损失函数、代价函数、目标函数 算法求解：梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等 线性回归的评估指标 sklearn参数详解 练习部分 基于线性回归的房价预测问题 利用sklearn解决回归问题 sklearn.linear_model.LinearRegression ps:很多东西还没有时间学到。只把自己理解的东西写...
【机器学习】决定系数（R²：Coefficient of Determination）
最新发布
IT古董
11-08 1万+
决定系数，也称为 R平方，是一种用于衡量回归模型预测效果的统计指标。它表示了模型解释目标变量总变异的程度，数值介于 0 和 1 之间，数值越接近 1 表明模型的解释力越强。
机器学习之回归模型预测性能评估指标（RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE、R^2 Score、R^2 ）
有你真好的博客
07-15 1万+
机器学习就是通过大量的数据进行训练，然后得出输入数据的模型特征；再次输入相关的数据时，能得到一个预测的结果。这在现实生活中解决了大量的问题，如：股票预测、物体分类、房价预测等等，这些都依赖机器学习带给我们的便利。......
机器学习常用性能度量指标
小力子的博客
06-30 964
机器学习常用性能度量指标https://blog.youkuaiyun.com/lrs1353281004/article/details/79411552 AUC(Area under Curve)：Roc曲线下的面积，介于0.1和1之间。Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。 https://blog.youkuaiyun.com/u013385925/article/details/8038587...
机器学习指标：准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线
大鹏的专栏
10-19 1484
还是拿之前的例子，总样本中，90% 是正样本，10% 是负样本。这里，TPR 只关注 90% 正样本中有多少是被真正覆盖的，而与那 10% 毫无关系，同理，FPR 只关注 10% 负样本中有多少是被错误覆盖的，也与那 90% 毫无关系，所以可以看出：如果我们从实际表现的各个结果角度出发，就可以避免样本不平衡的问题了，这也是为什么选用 TPR 和 FPR 作为 ROC/AUC 的指标的原因。举个简单的例子，比如在一个总样本中，正样本占 90%，负样本占 10%，样本是严重不平衡的。这样不利于模型的学习。
机器学习中的性能指标：精度、召回率，PR曲线，ROC曲线和AUC，及示例代码
weixin_44336181的博客
04-03 3683
机器学习中的性能指标：精度、召回率、PR曲线，ROC曲线和AUC精度、召回率基本概念F-Score度量曲线PR曲线使用[scikit-learn官方代码](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_precision_recall.html#sphx-glr-auto-examples-model-selection-plot-precision-recall-py)示例：ROC曲线PR曲线和ROC曲线的比较AUC
机器学习 决定系数R^2
qq_33489955的博客
06-07 806
目录相关资料汇总 相关资料汇总 概念及公式 补充说明 相关系数r 与 决定系数R^2
【机器学习】可决系数R^2和MSE，MAE，SMSE
duxinyuhi的专栏
08-17 2万+
https://discussions.youdaxue.com/t/r-2/6582?u=beibei19890724 波士顿房价预测 首先这个问题非常好 其实要完整的回答这个问题很有难度，我也没有找到一个完整叙述这个东西的资料，所以下面主要是结合我自己的理解和一些资料谈一下r^2，mean square error 和 mean absolute error。可能不是很完整，供参
【机器学习笔记】机器学习评价指标——MSE、RMSE、MAE、R2
A34436791的博客
09-21 1万+
但通常模型不会这么完美，总会有误差存在，当误差很小的时候，分子小于分母，模型会趋近 1，仍然是好的模型，随着误差越来越大，R2-score 也会离最大值 1 越来越远，直到出现第 2 中情况。R2-score 反映的是大概有多准，因为，随着样本数量的增加，R2-score必然增加，无法真正定量说明准确程度，只能大概定量。可以看出，RMSE=sqrt（MSE），因此，MSE 和 RMSE 二者是呈正相关的，MSE 值大，RMSE 值也大，所以在评价线性回归模型效果的时候，使用 RMSE 就可以了。
机器学习——回归中的相关度与R平方值及其应用
loveliuzz的博客
09-20 1万+
1、皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coeffident） （1）衡量两个值线性相关的强度 （2）取值范围[-1,1]：正向相关>0；负向相关 （3）公式：
深度学习笔记: 最详尽解释R 平方 (R²)
weixin_53765658的博客
06-28 2万+
相关性测量两个定量变量（例如，重量和尺寸）之间关系的强度。接近 1 或 -1 的值表示关系强。接近 0 的值表示关系弱或无关系。在这个例子中，高 R² 值（0.97）表明鼠标的尺寸和体重之间存在很强的线性关系。这意味着我们的线性回归模型在根据鼠标尺寸解释其体重的变异性方面表现非常好。
机器学习 线性回归模型评价MAE MSE R^2 的使用、代码、报错
chinnia_Wang的博客
10-13 1023
评估值介绍 越小越好，但是不好用： mean_absolute_error：平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE） mean_squared_error：均方差（Mean squared error，MSE） 取值[0,1]，保守的方法是使用R2： r2_score值取值范围是[0,1]，越接近于1说明自变量越能解释因变量的方差变化，值越小则说明效果越差。 使用代码 利用sklearn里面的merics模块导出三大函数，直接进行调用计算 from sklearn.metrics im
机器学习中回归问题的性能指标
weixin_57038791的博客
11-19 1694
一般评价指标主要有：MSE(平均平方误差)、RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、R2_score。
回归评价指标：MSE、RMSE、MAE、R2、Adjusted R2
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浅笑古今的博客
11-22 28万+
我们通常采用MSE、RMSE、MAE、R2来评价回归预测算法。 1、均方误差：MSE（Mean Squared Error） 其中，为测试集上真实值-预测值。 2、均方根误差：RMSE（Root Mean Squard Error） 可以看出，RMSE=sqrt（MSE）。 3、平均绝对误差：MAE（Mean Absolute Error） 以上各指标，根据不同业务，会有不...
Python代码实现机器学习计算模型预测结果的准确率，错误率，查准率，查全率，F1，ROC和AUC曲线
03-10
在Python中，可以使用各种机器学习库和框架来实现模型预测结果的评估指标。以下是一些常用的指标和相应的代码实现示例： 1. 准确率（Accuracy）：预测正确的样本数占总样本数的比例。 ```python from sklearn....
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