weixin_42294517的博客

1、混淆矩阵它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 以实际标签为行， 预测标签为列例如： 0 1 2 （实际标签） 0 45 4 3 1 11 50 5 2 2 5 55 主对角线上的值越大其余地方值越小说明模型越好2、代码实现 以及可视化 操作# -*- coding:utf-8 -*-...

1、交叉验证通俗的讲就是将样本均分为几等份，拿出某一（几）份作为测试样本，剩下的作为训练样本，去预测得到相应指标（准确率，召回率，f1等），再抽取另一份（几份）作为测试样本，剩下的作为训练样本，去预测得到相应指标（准确率，召回率，f1等） ，使得每一份样本都参与到测试集中，最终返回一个指标列表。2、案例代码数据下载地址链接: https://pan.baidu.com/s/1f-C7LS...

1、召回率：评价模型的完整性预测样本中的预测正确的信息条数/总样本中所有的属于这类样本的信息条数 举例：这里用鱼和虾举例 TP：将鱼预测为鱼 FP:将虾预测为鱼 FN:将鱼预测虾 TN：将虾预测为虾 召回率R = TP/(TP+FP) （正确预测鱼的信息条数/原样本中所有鱼的信息条数）2、查准率：评价模型的正确性预测样本中的预测正确的信息条数/预测样本中所有的信息条数准确率P =...

1、什么是回归假设线性回归是个黑盒子，那按照程序员的思维来说，这个黑盒子就是个函数，然后呢，我们只要往这个函数传一些参数作为输入，就能得到一个结果作为输出。那回归是什么意思呢？其实说白了，就是这个黑盒子输出的结果是个连续的值。如果输出不是个连续值而是个离散值那就叫分类。那什么叫做连续值呢？非常简单，举个栗子：比如我告诉你我这里有间房子，这间房子有40平，在地铁口，然后你来猜一猜我的房子总共值多少...