机器学习评估指标-学习篇

最新推荐文章于 2025-03-21 11:35:13 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 机器学习 学习 人工智能
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  1. 模型评估概述
    1. 样本集划分
    2. N折交叉验证技术
    3. 什么是评测指标
  2. 常见评估指标
    1. 两类常见的评测指标
    2. 正负样本划分
    3. 准确率/召回率/精确度
    4. PR曲线和F1 score
    5. ROC曲线
    6. AUC
    7. 混淆矩阵
    8. IoU
    9. PSNR

一、模型评估概述

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
验证模型性能： 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。
识别错误和偏差： 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。
指导模型改进： 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。
支持迭代开发： 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。
确保模型适用性： 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。

  1. 样本集划分
    样本集分为训练集，验证集，测试集3个不相交的子集
    在这里插入图片描述
    训练集：用于
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机器学习评价指标
it_lxg123的博客
07-19 1245
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 ...
机器学习sklearn----支持向量机SVC模型评估指标
weixin_43776305的博客
12-15 5483
文章目录前言混淆矩阵指标1准确率指标2精确度指标3召回率指标4F1-measure指标5假负率指标6特异度指标7假正率sklearn中的混淆矩阵 前言 前面一篇博文介绍了SVC处理二分类问题是怎么样来解决样本不均衡。这里我们要来将用什么指标来衡量模型的好坏 SVC提供的接口score是计算模型的准确率的，这个指标在样本均衡的情况下是完全适用的， 但是在遇到样本不均衡问题的时候就失去了意义，而我们日常面对的数据会有较多的不均衡， 面对这样的问题，我们需要采用新的模型评估指标，而我们的评估指标需要能够反映模型捕
机器学习模型评估指标
dfly_zx的博客
02-25 7860
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
m0_68572346的博客
03-21 2122
介绍一下机器学习中模型好坏的评价指标
机器学习常见评价指标
土豆同学的博客
06-17 4073
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
Anooyman的博客
04-12 900
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。
机器学习中PSO-LSSVM-Adaboost回归预测模型的构建与性能评估
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彬彬侠的博客
09-27 2755
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
机器学习中的评估指标
蒲公英
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机器学习中需要使用模型，优化，评价，其中评价指标也是用来优化的一环，这里总结一下常用的评估指标，主要分为分类和回归，其中分类指的是二分类，多分类可在此基础上拓展。 分类问题 对于一个二分类问题来说，实例会被分为正例和负例，则根据预测的正确与否会分为四种情况。 TP（True Positive）：实际是正类，预测为正类。 FN（False Negative)：实际是正类，预测为负类（漏）。 FP（...
机器学习 | 评价指标
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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。...
机器学习常用的评价指标
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一个算法的好坏需要有一个标准去评价，也是我们所有工作成果最后展示时最关键直观的方式。搞懂诸如ROC、AUC、精确率、召回率等常用的机器学习指标为我们后续数据科学之路、文献阅读、人工智能之路 打下坚实基础。 机器学习常用的评价指标一、回归任务1.MAE(Mean Absolute Error)平均绝对误差2.MSE(Mean Squared Error)均方误差3.RMES(Root Mean Squared Error)均方根误差二、分类任务1.TP,TN,FN,FP2.ACC(Accuracy)精确度.
你知道这11个重要的机器学习模型评估指标吗?
TensorFlowNews
08-21 3238
介绍 建立机器学习模型的想法是基于一个建设性的反馈原则。你构建一个模型，从指标中获得反馈，进行改进，直到达到理想的精度为止。评估指标解释了模型的性能。评估指标的一个重要方面是它们区分模型结果的能力。 我见过很多分析师和数据科学家不费心检查他们的模型的鲁棒性。一旦他们完成了模型的构建，他们就会匆忙地将其应用到不可见的数据上。这是一种错误的方法。 你的动机不是简单地建立一个预测模...
机器学习模型评价指标一览
juhanishen的博客
01-13 3502
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...
机器学习模型评估指标汇总
weixin_39048703的博客
11-20 1314
在使用机器学习算法中，针对不同的问题需要用不同的模型评估标准，这里统一汇总并结合自己的理解进行阐述。主要以两大类：分类与回归 一、分类问题 混淆矩阵 混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。 一句话解释版本： 混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类、归对类的观测值个数，然后把结果放在一个表里展示出来。这个表就是混淆矩阵。 混淆矩阵的定义 混淆矩阵（confusion matrix），它的本质远没有它的名字听上去那么拉风。矩阵，可以理解为就是一张表格，混淆矩
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1. 评价指标的种类2. 分类任务的评价指标2.1 分类任务的一些概念（1） 交并率(IoU, Intersection over Union)（2）TP、FP、FN、TN与混淆矩阵2.2 准确率(Accuracy)2.3 精确率与召回率(Precision ， Recall)2.4 F1分数2.5 G分数2.6 AP和mAP2.7 ROC与AUC（1）ROC（2）AUC3. 回归任务的评价指标3.1 MSE3.2 MAE3.3 RMSE
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