对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的实验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评价标准,这就是性能度量(performance measure)。 性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果,这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求。 在预测任务中,给定数据集 D=(x...

模型评估与选择

周志华  模型评估  ROC

  

2019-08-17 21:54:06

2.1 经验误差与过拟合 2.2 评估方法 2.3 性能度量 2.5 偏差与方差 2.1 经验误差与过拟合 错误率(error rate):分类错误的样本占总样本的比率 精度(accuracy):分类正确的样本占总样本的比率 误差(error):学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差距(指误差期望) 训练误差(training error)或经验误差(empirical error):学习器...

分类模型的评估 比如说 评判两个小米手机和iPhone手机是否好用,对于一个东西进行评判的时候,就需要使用分类模型评估。 混淆矩阵 在分类任务下,预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合,构成混淆矩阵(适用于多分类) 比如说对猫和狗这个二分类问题,正例:猫 ,反例:不是猫的。这两者之间就构成了混淆矩阵。预测出是猫就是真正例(...

2.模型评估方法之数据集划分 在机器学习任务中,拿到数据后,我们首先会将原始数据集分为三部分:训练集、验证集和测试集。  训练集用于训练模型,验证集用于模型的参数选择配置,测试集对于模型来说是未知数据,用于评估模型的泛化能力。 在使用机器学习的时候,往往会有;验证集与测试集,他们的作用不同。 区分验证集,与测试集。   注: Validation(验证集)可选-----参与模型...

  对数据分析、机器学习、数据科学、金融风控等感兴趣的小伙伴,需要数据集、代码、行业报告等各类学习资料,可关注微信公众号:风控圏子(别打错字,是圏子,不是圈子,算了直接复制吧!)   关注公众号后,可联系圈子助手加入我们的机器学习风控讨论群和反欺诈讨论群。(记得要备注喔!)   相互学习,共同成长。 脚本介绍:   1...

一种评估聊天机器人输出置信度的方法 为什么需要评估聊天机器人输出置信度 算法 计算LSTM模型置信度python代码 测试结果 为什么需要评估聊天机器人输出置信度 使用LSTM构建聊天机器人,无论输入是什么,就算输入完全不符合语法,模型都会给出一个输出,显然,这个输出不是我们想要的,如何识别模型输出是不是我们想要的?因此我们需要一种评估指标,评估模型输出的置信度。评估LSTM模型的置信度本质上是判...

一,scikit-learn中常用的评估模型 1.评估分类模型:   2.评估回归模型:   二、常见模型评估解析: •对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为:(T,F表示预测的正确与错误性,P,N表示预测的正类和负类) •真正例(TruePositive,TP):真实类别为正例,预测类别为正例。 •假正例(FalsePosi...

本文通过逻辑回归分类来预测一个学生是否被录取,来熟悉python逻辑回归模型及模型的评估,数据集有需要的可以联系我qq:1344184686。 一、读入数据 读入结果如下所示: 熟悉一下sigmoid函数: sigmoid函数图像如下图: 二、选择模型,训练并预测 预测结果如下,可见'gpa'即绩点越高,被录取的概率越大: 三、模型评估 很多时候,用精度来评判模型的好坏不准,比如说1000个人99...

【火炉炼AI】机器学习027-项目案例:用聚类算法建立客户细分模型 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 客户细分是市场营销成功的前提,我们从市场中获取的数据一般都没有标记,要想对这些市场数据进行客户细分,将客户划分簇群,这也是一种典型的无监督学习问题。 本项目拟用各种不同的聚...

1、目标检测中的mAP是什么含义? 关于Ground Truth:ground truth包括图像中物体的类别以及该图像中每个物体的真实边界框。 mAP含义及计算:如何量化呢? 采用IoU(Intersection over Union),IoU是预测框与ground truth的交集和并集的比值。这个量也被称为Jaccard指数,并于20世纪初由Paul Jaccard首次提出。 鉴别正确的检测...

该篇侧重点在于不平二分类的评估指标选择 1、数据说明 数据 为 MNIST 有70000张图片,每张图片有784个特征。 每个图片都是28*28像素的,并且每个像素的值介于0~255之间 2、模型训练 SGDClassifier 依赖于训练集的随机程度,所以之前训练集用numpy.random.permutation 打乱过顺序 3、模型评估 3.1 精度评估 3.1.1分层采样交叉验证 3.1....

  1.模型的误差产生的机制 • 误差(Error):模型预测结果与真实结果之间的差异 • 偏差(bias):模型的训练误差叫做偏差 • 方差(Variance):训练误差和测试误差的差异大小叫方差 1.1 欠拟合与过拟合        欠拟合:在训练数据和未知数据上表现都很差,高偏差 解决方法: 1)添加其他特征项,...

【火炉炼AI】机器学习011-分类模型的评估:准确率,精确率,召回率,F1值 【本文所使用的Python库和版本号】: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2   在前面的(【火炉炼AI】机器学习004-岭回归器的构建和模型评估)中,讲解了回归模型的评估方法,主要有均方误差MSE, 解释方差分,R方得分等指标。 ...

        Keras是一个易于使用和强大的Python库,用于深度学习。 在设计和配置深度学习模型时,需要做很多决定。大多数决策都必须通过试验和错误来解决,并通过实际数据进行评估。 因此,拥有一种可靠的方法来评估神经网络和深度学习模型的性能是至关重要的。 在本文中,您将发现一些使用Keras评估模型性能的方法。 数据切分 ...

  在整个机器学习领域,有很多算法,除了与业务相关的推荐算法,还有分类,回归,聚类算法。其实,回归算法中也有类似分类算法,回归算法在机器学习中就是为了解决分类问题。 至于这个分类模型有什么用,我们在机器学习过程中: 定义一个对象X,将其划分到定义的某个类别Y中,输出是某个类别,例如新闻类,军事类 这里分类我们说一下,分类中有二分类(邮件垃圾邮件)、多分类(网页分类),那么分类算法解决的流...