机器学习中模型的评估方法

最新推荐文章于 2025-02-25 00:15:00 发布

东石有海

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文章标签：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42835351/article/details/118435356

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本文详细介绍了机器学习中模型的评估方法，包括回归模型和分类模型的评估。对于分类模型，重点讨论了准确度评估，如准确率、精确率、召回率、F1分数及混淆矩阵；同时，讲解了ROC曲线和AUC计算。而对于模型区分度，提到了在金融建模中常用的KS、Divergence和Gini系数等指标。

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指标	描述	metrics方法
Mean Absolute Error(MAE)	平均绝对误差	from sklearn.metrics import mean_absolute_error
Mean Square Error(MSE)	均方误差	from sklearn.metrics import mean_squared_error
R-Squared	R平方值	from sklearn.metrics import r2_score
Adjusted R-Square	(校正决定系数）
交叉验证	（Cross-Validation）	from sklearn.cross_validation import cross_val_score