机器学习评价指标

最新推荐文章于 2025-05-31 01:14:53 发布
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分类专栏： 深度学习与计算机视觉 基础
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/it_lxg123/article/details/107440555
本文详细介绍了机器学习模型的评价指标，包括准确性、错误率、精确度、召回率、PR曲线、AP、mAP、F-Measure、ROC曲线、AUC、IoU以及Top1和TopK等。这些指标用于评估模型的性能，如精度与召回率之间的平衡，以及在类别不平衡问题中的表现。理解这些指标对于优化和选择合适的模型至关重要。

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机器学习中的评价指标

  当一个机器学习模型建立好了之后，即模型训练已经完成，我们就可以利用这个模型进行分类识别。  

正例，所关注的识别目标就是正例。

负例，正例以外就是负例。

   TP、FN、TN、FP的各自含义（其中T代表True，F代表False，P即Positives，N即Negatives）：

 

 

 

 

   混淆矩阵

 

真实正例

真实负例

检测正例

TP

FP

检测反例

FN
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机器学习评估指标-学习篇
qq_38925911的博客
09-12 1572
模型评估是机器学习和人工智能领域中的一个关键环节，它旨在对训练好的模型进行性能评估，以了解模型在未见过的新数据上的表现。模型评估的目的通过评估，确定模型在给定任务上的准确度、可靠性、泛化能力等指标。发现模型在特定类型数据或情境中的弱点，如过拟合、欠拟合或偏差。提供关于如何调整模型参数、优化数据处理方法的具体见解。评估结果是迭代开发过程中不可或缺的部分，帮助开发者在每个阶段优化模型。评估模型在现实世界复杂和不可预测数据上的表现，确保模型能够有效工作。样本集划分。
【机器学习评价指标 准确率 召回率 F1-score F2-score】
qq_41554955的博客
10-05 2360
机器学习评价指标
搞懂机器学习的常用评价指标！
Datawhale
07-21 594
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：陈安东，湖南大学，Datawhale成员我与评价指标的首次交...
终于把机器学习中的评估指标搞懂了！！
最新发布
Gupao123的博客
05-31 799
如果你真的想学习人工智能，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
机器学习中常用的评价指标：分类(准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC)、回归（MSE、RMSE、MAE、 R2）、聚类（轮廓系数、SSE、Calinski-Ha）
彬彬侠的博客
09-27 2978
机器学习常用评价指标，分类问题：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、ROC 曲线和 AUC 值、Log 损失（Log Loss），回归问题：均方误差（MSE，Mean Squared Error）、均方根误差（RMSE，Root Mean Squared Error）、平均绝对误差（MAE，Mean Absolute Error）、决定系数（$R^2$ 或 $R$平方），聚类问题：轮廓系数（Silhouette Coefficient）、SSE
机器学习 | 评价指标
RUC_Lee的博客
05-18 916
如何评判模型的优劣？1 背景2 评价指标有哪些？3 Python如何实现？计算AUC的两种方法4 参考 1 背景 做完一个模型之后，无论是回归还是分类，均需要去评判这个模型的优劣！如何去判断呢？在统计上有很多指标去进行衡量，而且不同的场景下应用的指标也会有一些差异！下面就和小编的视角来一探究竟吧！ 2 评价指标有哪些？ 分类问题评价指标： 准确率（Accuracy） 斜对角线元素之和除以总数。...
机器学习常见评价指标
土豆同学的博客
06-17 4098
在建模的时候，不论是一般机器学习还是深度学习，都要有评价指标进行模型效果的衡量，评价指标是对于一个模型效果的数值型量化。一般来说，评价指标分为分类问题和回归问题，本文分别介绍了两类问题的评价指标。...
机器学习之结果评价指标
03-25 758
在机器学习中，结果评价指标是用来评估模型性能和预测结果的重要指标，可以帮助我们了解模型的准确性、稳定性和泛化能力。
机器学习——评价指标
Anooyman的博客
04-12 914
准确率，精确率，召回率，PR曲线，F1分数和ROC曲线下面积（ROC-AUC）都是机器学习领域中较为常用的评价指标。本文将带领大家全面的了解各个指标之间的联系和不同。
机器学习指标
weixin_30736301的博客
06-05 125
召回率 一个数据库有500个文档，其中有50个文档符合定义的问题。系统检索到75个文档，但是只有45个符合定义的问题。 召回率R=45/50=90% 精度P=45/75=60% 误识率（FAR,False accept rate） 拒识率 [1] 百度百科 [2] 人脸识别的误区 转载于:https://www.cnblogs.com/hellokittyblog/p/818...
机器学习的一些性能评价指标
silent_crown的博客
12-05 770
分类 1.精确率，准确率，召回率，F1-score。 TP(True postive)，真正的正样本，实际为正，预测为正。 FP(False positive), 假的正样本，实际为负，预测为正。 TN(True negative)，真的负样本，实际为负，预测为负。 FN(False negative)，假的负样本，实际为正，预测为负。 精确率：正确预测的样本/总样本 = (TP + ...
机器学习评价指标大汇总
RYP_S 的专栏
03-29 2376
转自：http://www.zhaokv.com/2016/03/ml-metric.html 在使用机器学习算法的过程中，针对不同场景需要不同的评价指标，在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。 一、分类 1. 精确率与召回率 精确率与召回率多用于二分类问题。精确率（Precision）指的是模型判为正的所有样本中有多少是真正的正样本；召回率（Recall）指的是所有正样本
机器学习模型评价指标一览
juhanishen的博客
01-13 3531
机器学习模型评价指标一览 在这篇文档里，我们会介绍一些常用的机器学习模型评价指标。这些指标会根据模型的目标而分成以下两类： 回归模型的指标 分类模型的指标 一般来说，这两大类指标是没有重合的，我们要根据不同的模型来选择对应的一个或多个指标。有些指标是模型在学习过程中的优化对象（即损失函数），而有些其他只能用来评判模型的好坏。 1.~分类模型的指标 分类问题可以再细分为二分类问题（Binary Classification）以及多分类问题（Multi-category Classi...
机器学习常用评价指标
qq_46717669的博客
06-08 452
机器学习常用评价指标
机器学习---评价指标：Accuracy、Precision、Recall、F-Measure
独行侠
10-31 1164
在介绍指标前必须先了解“混淆矩阵”，其各个元素的介绍如下： True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类数 True Negative(真负，TN)：将负类预测为负类数 False Positive(假正，FP)：将负类预测为正类数误报 (Type I error) False Negative(假负，FN)：将正类预测为负类数→漏报 (Type II error) ...
机器学习评价指标bal
12-16
机器学习中的评价指标（也称为评估指标或性能度量）是用来衡量模型预测结果与实际标签之间的准确性和一致性。它们帮助我们了解模型在特定任务上的性能好坏。常见的机器学习评价指标有： 1. **精确率 (Precision)**：指预测为正类中真正为正的比例，即 TP / (TP + FP)，适用于关注减少误报的情况，如垃圾邮件过滤。 2. **召回率 (Recall or Sensitivity)**：又称查准率，表示实际为正类中被正确识别的比例，即 TP / (TP + FN)，适用于关注发现所有正例的重要性，如癌症检测。 3. **F1分数 (F1 Score)**：综合了精确率和召回率，是两者加权平均的结果，计算公式为 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。它对于类别不平衡的数据集特别有用。 4. **AUC-ROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve)**：主要用于二分类问题，衡量的是模型区分正负样本的能力，曲线下面积越大，说明模型性能越好。 5. **均方误差 (Mean Squared Error, MSE)**：用于回归问题，计算预测值与真实值之间差的平方的平均数，数值越小表示模型拟合得越好。 6. **交叉验证得分 (Cross-validation Score)**：通过将数据分为训练集和验证集多次，计算得到的一组平均分数，防止过拟合和偶然性影响。 7. **Log Loss**：用于衡量概率预测的准确性，常用于评估二分类问题的模型性能。 选择哪种评价指标取决于具体的任务需求，比如平衡错误类型、对异常值的容忍度以及业务目标等。
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