性能度量-----机器学习

最新推荐文章于 2023-08-11 14:20:49 发布
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#机器学习 #数据挖掘

本文介绍了机器学习中用于评估模型性能的各种度量标准，包括均方误差、错误率与精度、查全率与查准率、ROC曲线与AUC以及代价敏感错误率。通过对这些度量的理解，可以帮助在不同任务中选择合适的评价模型泛化能力的标准。

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，还需要有衡量模型繁华能力的评价标准，这就是性能度量。在给定样例集D=\left\{\left(\boldsymbol{x}_{1}, y_{1}\right),\left(\boldsymbol{x}_{2}, y_{2}\right), \ldots,\left(\boldsymbol{x}_{m}, y_{m}\right)\right\}，其中y_i是示例{x}_{i}的真实标记，要评估学习器f的性能，就是要把学习器输出的结果f(x)与真实标记y进行比较。

1. 均方误差

在回归任务中最常用的性能度量是“均方误差”：

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机器学习：性能度量（详解）
weixin_43786241的博客
09-12 3232
目录简介分类错误率与精度查准率、查全率与 FlROC 与 AUC代价敏感错误率与代价曲线 简介         性能度量： 衡量模型泛化能力的评价标准（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。模型的好坏，不仅取决于算法和数据，还决定于任务需求。）         性能度量主要分为分类任务中的和回归任务中的。 分类 错误率与精度        
深度学习实用方法 - 性能度量篇
绎岚科技的博客
08-26 1570
在深度学习的广阔领域里，性能度量是连接理论与实践的桥梁，它不仅是评估模型效果的关键指标，也是指导模型优化与改进的重要依据。随着大数据时代的到来和计算能力的提升，深度学习模型在图像识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域取得了突破性进展。然而，如何准确、全面地评估这些复杂模型的性能，成为了研究者们面临的重要挑战。性能度量不仅关乎模型预测的准确性，还涉及到稳定性、泛化能力、计算效率等多个维度，为深度学习的发展提供了不可或缺的评估体系。
P,R,F1 等性能度量（二分类、多分类）
weixin_30439067的博客
09-05 639
总结自《机器学习》周志华 2.3 目录 最常用的是查准率P（precision），查全率R（recall），F1 一、对于二分类问题 二、对于多分类问题 1.macro 2.micro 最常用的是查准率P（precision），查全率R（recall），F1 一、对于二分类问题 混淆矩阵（confusion matrix）： ...
机器学习之性能度量指标
answer3lin的博客
12-06 8101
机器学习的模型性能度量指标 在机器学习中，衡量，评估和选择一个模型好坏是通过一些常见指标实现的，称之为性能指标(Metrics)。 对于一个二分类问题，我们首先给出如下基本指标基于这些指标可以推导出其他指标： ：True Positive(真正, TP)，即模型预测为正的正样本个数（将正类预测为正类数） ：False Positive(假正, FP)，即模型预测为正的负样本个数（本来是负样...
机器学习的性能度量指标
脑机交流者的博客
04-02 407
机器学习的性能度量指标错误率和精度查准率、查全率与F1 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。 错误率和精度 错误率是测试集中判断错误的样本数量占样本总数的比列，精度是正确样本数量占样本总数的比。 查准率、查全率与F1 错误率和准确率虽然经常使用，但是不能满足我们所有任务的要求。再次基础上，提出了查准率、查全率和F1...
机器学习常用性能度量指标
雪儿的博客
04-14 335
https://blog.youkuaiyun.com/littlehaes/article/details/83278256 https://blog.youkuaiyun.com/lrs1353281004/article/details/79411552 准确率：判断正确的个数占所有正例的比例 召回率（查全率）：正确判断出的正例占所有正例的比例 精确率（查准率）：正确判断出的正例占所有判断为正例的比例 真正例率：正...
聚类与性能度量----机器学习
Lavender-csdn的博客
03-13 1031
前面介绍的算法基本是分类和回归任务，属于“监督学习”，这里我们说的聚类属于“无监督学习”，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律。 聚类任务 聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。形式化的说，假定样本集包含m个无标记的样本，每个样本是一个n维特征向量，聚类的任务就是将样本集D划分为k个不相交的簇，其中各个...
机器学习性能度量-----查全率和查准率
weixin_44102752的博客
11-28 856
算法改进过程中，设定某个数值评估你的学习算法，并衡量它的表现，有了算法的评估和误差度量值。对算法的改进是十分重要的。但是有一件重要的事情要注意，就是使用一个合适的误差度量值，这有时会对于你的学习算法造成非常微妙的影响。 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估标准，这就是性能度量（performance measure）. 性能度量反映了...
分类性能度量：该函数评估分类模型的常用性能度量。-matlab开发
05-30
机器学习中的分类模型通过常见的性能度量来评估其性能。 此函数计算以下性能度量：准确度、灵敏度、特异性、精确度、召回率、F 度量和 G 均值。 函数的签名和参数的描述如下： EVAL = 评估（实际，预测） 输入： ...
机器学习-基于k-means算法的聚类模型（含数据集）
最新发布
03-06
在数据科学和机器学习领域，聚类是一种重要的无监督学习方法，目的是将数据集中的样本根据一定的规则分成多个类别，使得同一类别中的样本相似度尽可能高，而不同类别中的样本相似度尽可能低。k-means算法是最常见的...
【机器学习基础】--性能度量
qq_25553465的博客
05-23 860
《机器学习》性能度量简介
性能度量
浅梦的学习笔记
09-29 836
本文介绍了机器学习任务中的常用度量，包括准确率，查全率，查准率，TPR,FPR,F分数。ROC,PR曲线，AUC。多类分类的度量，回归任务的度量
机器学习-性能度量
03-05 484
模型评估是对学习器泛化能力有效可行的实验估计方法。而性能度量是衡量模型泛化能力的评价标准。性能度量反应了任务需求，在对比不同模型能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评估结果。模型的好坏不仅取决于算法和数据，还有任务需求。 1.错误率与精度 　　最常用的两种性能度量，对于样例集D={(x1,y1), (x2,y2), ..., (xm,ym)}。分类错误率定义为 　　精度则...
机器学习（二）性能度量
IMWTJ123的博客
04-14 1731
三、性能度量衡量模型泛化能力的评价标准就是性能度量。性能度量反映了任务需求。评估学习器f的性能，就是将学习器预测结果f(x)与真实标记y进行比较。“均方误差”：（2-1）1、错误率与精度错误率是分类错误的样本数占总样本数的比例，定义为：（2-2）精度是分类真确的样本数占样本总数的比例，定义为：（2-3）2、查准率、查全率1）真正例（TP）、假真例（FP）、真反例（TN）、假反例（FN），TP+FP...
周志华《Machine Learning》学习笔记(2)--性能度量
qq_42294928的博客
09-20 243
本篇主要是对第二章剩余知识的理解，包括：性能度量、比较检验和偏差与方差。在上一篇中，我们解决了评估学习器泛化性能的方法，即用测试集的“测试误差”作为“泛化误差”的近似，当我们划分好训练/测试集后，那如何计算“测试误差”呢？这就是性能度量，例如：均方差，错误率等，即“测试误差”的一个评价标准。有了评估方法和性能度量，就可以计算出学习器的“测试误差”，但由于“测试误差”受到很多因素的影响，例如：算法随机性或测试集本身的选择，那如何对两个或多个学习器的性能度量结果做比较呢？这就是比较检验。最后偏差与方差是解释学习
机器学习笔记（二）——性能度量
飞跃大海的猪
08-11 430
周志华老师的机器学习——西瓜书学习笔记
Scikit-learn机器学习库核心功能与应用详解
从标题“Scikit-learn机器学习库[源码]”可以看出，本文档不仅关注 Scikit-learn 的使用层面，更深入到其底层实现机制，这对于理解算法工作原理、进行性能优化或自定义扩展具有重要意义。通过对源码的研究，开发者...
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