48、机器学习中的关键概念与评估指标解读

机器学习中的关键概念与评估指标解读

在机器学习领域，有许多关键概念和评估指标对于模型的开发和评估至关重要。下面将详细介绍一些重要的概念和指标。

1. Softmax函数

Softmax函数在机器学习中有着广泛的应用。它既可以作为输出层分数的归一化方法，也可以直接作为输出层的激活函数。在使用Softmax时，关于底数和温度的选择以及它们如何以不同方式扩展数据的观察仍然适用。

很多人认为选择e作为底数在生成置信度方面有特殊属性，但实际上并非如此，而且底数的选择也不会改变不确定性的排名顺序。真正理解Softmax的作用有助于我们选择正确的不确定性采样策略。

2. 衡量人机协作机器学习系统的指标

2.1 精确率、召回率和F值

对于机器学习算法，常用的指标有精确率（Precision）、召回率（Recall）和F值（F-score）。
- 精确率 ：衡量的是模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例。计算公式为：
[
\text{Precision} = \frac{\text{True Positives}}{\text{True Positives} + \text{False Positives}}
]
- 召回率 ：衡量的是实际为正例的样本中，被模型正确预测为正例的比例。计算公式为：
[
\text{Recall} = \frac{\text{True Positives}}{\text{True Positives} + \text{False Negatives}} <