RayX的博客

机器学习评价指标机器学习评价指标混淆矩阵准确率 （ACC）精确率 （precision）召回率（recall）F1 分数 机器学习评价指标 对于二类分类器/分类算法，评价指标主要有accuracy， [precision，recall，F-score，pr曲线]，ROC-AUC曲线，gini系数。 对于多类分类器/分类算法，评价指标主要有accuracy， [宏平均和微平均，F-score]。 对...

机器学习基础篇—k-近邻算法01概述工作原理一般流程python 实现 概述 k-近邻算法(kNN)采用策略不同特征值之间的距离方法进行分类 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 适用于数值型合标称型数据 工作原理 给定一个含有分类标签的样本集（如[小红——女，小明——男]） 输入不含标签的新数据 将新数据的每个特征与样本集中对应的特征进行比较 提取样...