机器学习评价指标

最新推荐文章于 2025-03-21 11:35:13 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-21 11:35:13 发布 · 701 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#机器学习

本文介绍了机器学习中拟合问题的评价指标，包括平均绝对误差（MAE）和平均平方误差（MSE）。在分类问题中，讨论了精确率、召回率、精确率-召回率曲线、AP分数和F1分数。同时，提到了交叉熵代价函数在解决Sigmoid激活函数更新缓慢问题上的应用。

拟合问题

拟合问题比较简单，所用到的衡量指标也相对直观。假设yi是第i个样本的真实值，y^i是对第i个样本的预测值。

1. 平均绝对误差

平均绝对误差MAE（Mean Absolute Error）又被称为l1范数损失（l1-norm loss）：

MAE(y,y^)=

最低0.47元/天 解锁文章
机器学习之结果评价指标
03-25 844
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。
机器学习评估指标-学习篇
qq_38925911的博客
09-12 1674
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。
机器学习模型评价指标一览
juhanishen的博客
01-13 3581
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...
机器学习的一些性能评价指标
silent_crown的博客
12-05 803
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 + ...
机器学习评价指标之决策曲线
07-16 1345
决策曲线是一种用于评估和比较不同分类模型性能的工具，它可以帮助研究人员和数据分析者理解模型在不同阈值设置下的收益和风险。
机器学习——评价指标
DCGJ666的博客
05-02 1946
机器学习——评价指标评价指标准确率（Accuracy）精确率/查准率（Precision）查全率（Recall）F1-scoreROC和AUCPR曲线IOU和mIOUAP和mAPAUC的含义以及是否对正负样本比例敏感？ 评价指标 真阳性（True Positive, TP）:标签为正类，预测为正类 假阳性（False Positive, FP）:标签为负类，预测为正类（错检） 假阴性（False Negative, FN）:标签为正类，预测为负类（漏检） 真阴性（True Negative, TN）:标签
机器学习---评价指标：Accuracy、Precision、Recall、F-Measure
独行侠
10-31 1253
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 3425
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
05-18 947
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。...
机器学习评价指标合辑(TP/FP/FN/TN/Precision/Recall/F1score/P-R曲线/ROC曲线/AUC)
热门推荐
公众号/知乎: AI算法札记，欢迎关注交流
03-24 1万+
我们训练模型时需要用到各种评价指标，网上很多人的总结要么太凌乱，甚至还有错误，总结一下各种常用的评价指标，以备使用时查阅，如有错误欢迎指出。 1.分类准确率 分类正确的样本占总样本个数的比例。 2.TP/FP/FN/TN 1）True positive(TP): 真正例，将正类正确预测为正类数； 2）False positive(FP): 假正例，将负类错误预测为正类数； 3）Fa...
机器学习模型的评价指标
和而不流
10-17 1219
文章目录模型指标0 基础：混淆矩阵1 准确率（Accuracy）2 三个详细指标：2.1 精确率（Precision）2.2 召回率（Recall）2.3 F1 score3 三个曲线3.1 ROC曲线3.2 AUC曲线3.3 PR曲线------参考-------- 模型指标 0 基础：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...
机器学习模型评估指标
dfly_zx的博客
02-25 8117
在机器学习建模过程中，针对不同的问题，需采用不同的模型评估指标。 主要分为两大类：分类、回归。 一、分类 1、混淆矩阵 2、准确率（Accuracy） 3、错误率（Error rate） 4、精确率（Precision） 5、召回率（Recall） 6、F1 score 7、ROC曲线 8、AUC 9、PR曲线 10、对数损失（log_loss） 11、分类指标的文本报告（classification_report） 二、回归 1、平均绝对误差（MAE） 2、均方误差（MSE） 3、均方根误差（RMS
【人工智能】机器学习中的评价指标
最新发布
m0_68572346的博客
03-21 2624
介绍一下机器学习中模型好坏的评价指标
机器学习算法评价指标
u013328485的专栏
07-21 1544
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 描述：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）指的是所有正样本有多少被模型判为负样本。 公式： 结果：需要在精确率与召回率间进行权衡，一种选择是画出精确率-召回率曲线（Pr
机器学习常见评价指标
土豆同学的博客
06-17 4236
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。...
机器学习评价指标bal
12-16
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，...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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
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