一、混淆矩阵的定义 (1)若一个实例是正类,但是被预测成为正类,即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是正类,但是被预测成为负类,即为假负类(False Negative FN) (3)若一个实例是负类,但是被预测成为正类,即为假正类(False Postive FP) (4)若一个实例是负类,但是被预测成为负类,即为真负类(True Negative TN) 表中1代表正...

分类模型的评估指标 1.准确率(accuracy) 准确率就是用来衡量模型对数据集中样本预测正确的比例,即等于所有预测正确的样本数目与所有参加预测的样本总数目的比。 例3 准确率计算 输出: 其中,y_true是验证集的实际类别,y_pred是验证集的预测类别,参数normalize选择输出结果的类型(选择True,输出为准确率;选择False,输出为验证集被正确分类的数目)。 2.精度(prec...

机器学习中的评估指标 1. 机器学习的目标 根本目标: 在给定的训练数据上,试图训练出能够归纳数据的规律的模型,并且能在未知样本上也有好的效果。 泛化能力强的模型最好 能很好地适用于未知样本,如错误率低,精度高 2. 评估方法 使用测试集数据进行可靠的评估 测试集:测试集(用于评估)应该与训练集(用于模型学习)“互斥” 常见方法: 留出法 hold-out 保持数据分布一致...

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...

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(...

转载出处:https://blog.csdn.net/wf592523813/article/details/95202448   目录 1、二分类评价指标 1.1 准确率(Accuracy) 1.2 精确率(Precision) 1.3 查全率(召回率 Recall) 1.4 F1-Score 1.5 ROC曲线和AUC 1.6 ROC 与 P, R对比 2、多分类评价指标 2.1 多...

1 二分类评价指标 准确率,精确率,召回率,F1-Score, AUC, ROC, P-R曲线 1.1 准确率(Accuracy) 评价分类问题的性能指标一般是分类准确率,即对于给定的数据,分类正确的样本数占总样本数的比例。 注意:准确率这一指标在Unbalanced数据集上的表现很差,因为如果我们的正负样本数目差别很大,比如正样本100个,负样本9900个,那么直接把所有的样本都预测为负, 准确...

目录 目录 1、概念 1.1、前提 2、评价指标(性能度量) 2.1、分类评价指标 2.1.1 值指标-Accuracy、Precision、Recall、F值 2.1.2 相关曲线-P-R曲线、ROC曲线及AUC值 2.2、回归评价指标 1、概念 性能度量(评价)指标,主分为两大类:  1)分类评价指标(classification),主要分析,离散的,整数的。其具体指标包括accur...

@[TOC](python (PSI)模型分和特征稳定性评估指标) 由于模型是以特定时期的样本所开发的,此模型是否适用于开发样本之外的族群,必须经过稳定性测试才能得知。稳定度指标(population stability index ,PSI)可衡量测试样本及模型开发样本评分的的分布差异,为最常见的模型稳定度评估指针。其实PSI表示的就是按分数分档后,针对不同样本,或者不同时间的样本,popula...

对于分类器,或者说分类算法,评价指标主要有precision,recall,F-score1,以及即将要讨论的ROC和AUC。本文通过对这些指标的原理做一个简单的介绍,然后用python分别实现二分类和多分类的ROC曲线。 1 基本概念 一个分类模型(分类器)是一个将某个实例映射到一个特定类的过程.分类器的结果可以是给出该实例所属的类别,也可以给定该实例属于某个类别的概率。 首先来考虑一个两类预测...

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...

人从过去经验中学习; 机器从过往数据中学习。 回归模型是一个预测值的模型 分类返回的是状态 1.机器学习领域的一些最重要的分类算法,包括以下算法: 逻辑回归 Logistic Regression 神经网络 决策树 Decision Trees 支持向量机 Support Vector Machines 例如,这样的一组数组,使用不同的分类器,就得到不同的分类效果: 通过逻辑回归分类器,我们得到:...

注:本文与《利用机器学习解决问题的一般流程之0-4数据导入和数据分析》中采用的数据集有所不同,不过解决问题的思路都是通用的。 本文主要参考魏贞原先生的《机器学习python实践》 本文将采用声呐、矿山和岩石数据集,通过声呐返回的信息判断物质是金属还是岩石。这个数据集共有208 条记录,每条数据记录了60 种不同的声呐探测的数据和一个分类结果,若是岩石则标记为R,若是金属则标记为M。 5、数据处理 ...