(机器学习算法常用指标)准确率，召回率，F1 值、ROC，AUC、mse、mape评价指标

最新推荐文章于 2025-04-17 15:02:07 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 算法 ROC AUC F1值 mse
本文汇总了机器学习中常用的评估指标，包括准确率、召回率、F1值、ROC曲线及AUC值等，并提供了详细的解释与应用实例，帮助读者更好地理解和选择合适的评估标准。

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机器学习算法常用指标文章汇总（持续更新）：

1、雪伦csdn：准确率，召回率，F1 值、ROC，AUC、mse,mape评价指标

http://blog.youkuaiyun.com/a819825294/article/details/51699211

2、Poll的笔记：机器学习算法常用指标

http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5375175.html

【机器学习Q&A】准确率、精确率、召回率、ROC和AUC
小哲的博客
06-28 1162
评价指标的局限性问题1：准确率的局限性问题2：精确率与召回率的权衡问题3：平方根误差的“意外”参考资料 评价指标是针对将相同的数据，输入不同的算法模型，或者输入不同参数的同一种算法模型，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。 在模型评估过程中，往往需要使用多种不同的指标进行评估，在诸多的评价指标中，大部分指标只能片面的反应模型的一部分性能，如果不能合理的运用评估指标，不仅不能发现模型本身的问题，而且会得出错误的结论。 本文将详细介绍机器学习分类任务的常用评价指标：准确率（Accuracy）、精确率（Prec
预测问题评价指标：MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE
12-21
MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE 以上是对于预测问题的评价指标。 1.平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE） 误差越大，该值越大。 2.均方误差（Mean Squared Error, MSE） 误差越大，该值越大。 SSE(和方差)与MSE之间差一个系数n，即SSE = n * MSE，二者效果相同。 3.均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE） 是MSE的算数平均根 误差越大，该值越大。 4.平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE） 注意：当真实值有数据等
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。......
RMSE、MAE和MAPE
最新发布
Mazhenfeng_的博客
04-17 466
RMSE对误差异常值比较敏感，主要是由于其经历了平方这个过程，例如，一模型对某一数据a的预测误差是2，而对另一个数据b的预测误差是4，平方之后就分别是4和16，原先是差2倍，现在在误差上就是差4倍。在进行价格预测时，价格肯定会是大于0，假设真实价格是10，对于负预测值来说，最大也就是100%（0 减去10，再除以10就是100%，不可能再高了），而对于正预测来说，就没有这个限制了，误差可以是100%以上。2，MAE小，MAPE大，模型在真实值取值较小时，表现不佳，而在真实值取值较大时，表现更佳。
机器学习中准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率、F1-Score、AP&mAP、AUC、MAE、MAPE、MSE、RMSE、R-Squared等指标的定义和说明
liveshow021_jxb的博客
12-26 3万+
在机器学习和深度学习用于异常检测（Anomaly detection）、电子商务（E-commerce）、信息检索（Information retrieval, IR）等领域任务（Task）中，有很多的指标来判断机器学习和深度学习效果的好坏。这些指标有相互权衡的，有相互背向的，所以往往需要根据实际的任务和场景来选择衡量指标。本篇博文对这些指标进行一个梳理。
机器学习常用的评估指标（持续更新）
weixin_43999137的博客
09-20 3517
机器学习常用的评估指标分类算法常见的评估指标1、混淆矩阵（Confuse Matrix）2、准确率（Accuracy）3、精确率（Precision）4、召回率（Recall）5、F1 Score6、P-R曲线（Precision-Recall Curve）7、ROC（Receiver Operating Characteristic）金融风控预测类常见的评估指标1、KS(Kolmogorov-Smirnov)2、ROC3、AUC 分类算法常见的评估指标 1、混淆矩阵（Confuse Matrix） （1
【评估指标】回归类算法评估指标之MAPE
数据分析成长之路
03-02 1万+
平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE） 可以用来对回归类算法进行评估。 公式： MAPE=100∗∑i=1n∣actual−predictactual∣n MAPE = 100\ast \frac {\sum_{i=1}^n|\frac {actual - predict}{actual}|}n MAPE=100∗n∑i=1n​∣actua...
准确率，召回率，F1 值、ROC，AUC、mse,mape评价指标
雪伦的专栏
06-17 6万+
在机器学习、数据挖掘领域，工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。 1.准确率P、召回率R、F1 值 定义 准确率（Precision）：P=TP/(TP+FP)。通俗地讲，就是预测正确的正例数据占预测为正例数
深度学习中准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率、F1-Score、AP&mAP、ROC曲线、AUC、MAE、MAPE、MSE、RMSE、R-Squared等指标的解释说明
yueguang8的博客
03-20 9874
在深度学习学习中，有许多常用的评估指标用于衡量模型的性能。下面是一些常见的指标及其定义和说明。关键名字解释：TP表示真正例（True Positive），即模型正确预测为正例的样本数量；TN表示真负例（True Negative），即模型正确预测为负例的样本数量；FP表示假正例（False Positive），即模型错误地将负例预测为正例的样本数量；FN表示假负例（False Negative），即模型错误地将正例预测为负例的样本数量。
机器学习中的评价指标(分类指标评Accuracy、Precision、Recall、F1-score、ROC、AUC ）（回归指标评价MSE、RMSE、MAE、MAPE、R Squared）
youif的博客
04-12 6548
文章目录1.机器学习中的评价指标基础（一）分类指标评价1.Accuracy2.Precision、查准率3.Recall、查全率4.F1-score举个例子：5.ROC6.AUC（二）回归指标评价1.均方误差（MSE）2.均方根误差（RMSE）3.MAE(平均绝对误差)4.MAPE5.R Squared 1.机器学习中的评价指标 简要介绍精度、精确率、召回率、P-R曲线、F1 值、TPR、FPR、...
【小白学机器学习5】评价预测值和观测值差异的指标：MSE, RMSE,MAE, MAPE, WMAPE
奔跑的犀牛先生
02-29 7788
偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据。方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其(预测值整体)期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散预测值和真实值完全没关系。方差小只是一群估计值自身的属性，够不够聚拢，发散是否厉害。有可能方差很大也可能很小，但偏离真实值很远的情况。简单的理解，范式就是距离L1 范式距离，就是 |y1-y2|L2 范式距离，就是 (y1-y2)**2以下类推像我现在的水平，暂时了解到这么多即可。
【机器学习（8）】回归模型的常用评价指标：均方差MSE、均绝对误差MAE、均绝对比例误差MAPE、相关性系数R2
12-22
模型评价：回归模型的常用评价指标 1） 样本误差：衡量模型在一个样本上的预测准确性         样本误差 = 样本预测值 – 样本实际值 2） 最常用的评价指标：均误差方（MSE）         指标解释：所有样本的样本误差的平方的均值         指标解读：均误差方越接近0，模型越准确 3） 较为好解释的评价指标：平均绝对误差（MAE）         指标解释：所有样本的样本误差的绝对值的均值         指标解读：平均绝对误差的单位与因变量单位一致，越接近0，模型越准确 4）平均绝对误差的衍生指标：平均绝对比例误差（MAPE）         指标解释：所有样本的样本误差的
模型泛化能力的评估（准确率、精确率、召回率、F1、ROC、AUC）与代码实现
AAAAAAABBgg的博客
06-05 6215
模型泛化能力评估（准确率、精确率、召回）
语义分割的评价指标——PA(像素准确率)、CPA(类别像素准确率)、MPA(类别平均像素准确率)、IoU(交并比)、MIoU(平均交并比)详细总结
weixin_38353277的博客
10-29 4万+
语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion Matrix）的基础上。 1 混淆矩阵 混淆矩阵就是统计分类模型的分类结果，即
VGG（论文翻译）
SF_ORION的博客
06-10 2118
VGG（论文翻译） Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 用于大规模图像识别的超深度卷积网络 ABSTRACT 摘要 In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main cont
python使用numpy包编写自定义函数计算MAPE(平均绝对百分比误差)指标mean absolute percentage error (MAPE)、MAPE指标解读、MAPE指标使用的注意事项
data+scenario+science+insight
02-08 3416
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预测评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE
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02-21 47万+
RMSE 均方根误差（Root Mean Square Error） MSE 均方误差（Mean Square Error） MAE 平均绝对误差（Mean Absolute Error） MAPE 平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error） ...
机器学习 —— 预测评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE
认知 行动 坚持
09-01 8568
假设： 预测值：yˆ={y1ˆ,y2ˆ,...,ynˆ} 真实值：y={y1,y2,...,yn} MSE 均方误差（Mean Square Error） MSE=1n∑ni=1(yˆi−yi)2MSE=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (\hat{y}_i - y_i)^2MSE=n1​i=1∑n​(y^​i​−yi​)2 范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。 RMSE 均方根误差（Root Mean Square Error）
准确率、精确率、召回率、F1值、ROC/AUC整理笔记
学习容易上瘾
07-09 14万+
对于二分类问题，机器预测的和实际的还是会有所偏差，所以我们引入以下几个概念来评价分类器的优良。 一、TP、TN、FP、FN概念 首先有关TP、TN、FP、FN的概念。大体来看，TP与TN都是分对了情况，TP是正类，TN是负类。则推断出，FP是把错的分成了对的，而FN则是把对的分成了错的。（我的记忆方法：首先看第一个字母是T则代表分类正确，反之分类错误；然后看P，在T中则是正类，若在F中则实际为...
pytorch计算模型评价指标准确率、精确率、召回率、F1值、AUC的示例代码
04-18
以下是计算模型评价指标准确率、精确率、召回率、F1值、AUC的示例代码，使用的数据集是sklearn中的iris数据集： ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_...
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