itslifeng的博客

分类是将数据根据一定的规律进行分类，进入模型能够对未来数据进行预测。应用场景包括：判断邮件是否是垃圾邮件判断是否发放贷款判断是否为不良用户常见的分类算法包括：朴素贝叶斯支持向量机逻辑回归决策树KNN临近算法目录评价指标值指标准确率 Accuracy精确率 Precision召回率 RecallF-Score图指标Precision-Recall PR曲线ROC曲线评价指标值指标准确率 Accuracy正确分类的样本数与总样本数之比（预测对的总样本 / 总总样本数）

T检验和ANOVA都是用来看样本之间均值是否相等，但是两者又有什么区别呢？卡方检验是用来看分类变量之间有没有相关性。自变量X类型自变量X组数因变量Y类型分析方法离散（类别）仅仅2组连续（均值）t检验离散（类别）2组及以上连续（均值）ANOVA离散（类别）2组及以上离散（类别）卡方检验进一步细分方差分析从理论上讲，方差分析有两个前提条件，一是因变量Y需要满足正态性要求，二是满足方差齐检验。方差不齐时可使用‘非参数检验’，同时还可使用wel

什么是假设检验？统计学有两个推断统计方法，一个是参数估计，另一个是假设检验。参数估计用样本统计量来推断总体参数的方法假设检验是基于某一假设的前提下，同样利用样本统计量去检验这个假设是否成立。假设检验的方法论（1）提出原假设；假设分为原假设H0和备选假设H1H0一般是我们想要拒绝的假设一般是=、>=、<=H1是我们想要接受的假设一般是<> 、 >、<（2）选择假设检验方法，计算检验统计量；（3）判断临界值，得出结论；（根据检验统计量或P值）

如何评价回归算法的优劣 MSE、RMSE、MAE、R-Squared前言均方误差 MSE（Mean Squared Error）代码实现均方根误差（RMSE）代码实现平均绝对误差 （MAE）R Squared代码实现通过scikit-learn来计算metricsNoticeMAE vs RMSE前言回归算法同分类算法不同，回归算法主要用来预测，而分类算法的目的是为了分类，所以两种算法的评判标准当然也不一样。本文就是从MSE、RMSE、MAE、R-Squared四个指标来谈一谈如何衡量回归算法的好坏。