机器学习02-模型评估

模型评估

  

2020-06-21 05:38:48

模型评估 分类模型 混淆矩阵 评估指标 ROC曲线 KS曲线 Lift与Gain图 回归模型 分类模型 混淆矩阵 真实值是Positive,模型认为是Positive的数量(True Positive=TP) 真实值是Positive,模型认为是Negative的数量(False Negative=FN),统计学上的第一类错误(Type I Error) 真实值是Negative,模型认为是Pos...

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...

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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...

你如何有效地计算出不同机器学习算法的估计准确性?在这篇文章中,你将会学到8种技术,用来比较R语言机器学习算法。你可以使用这些技术来选择最精准的模型,并能够给出统计意义方面的评价,以及相比其它算法的绝对优势。 选择最好的机器学习模型 你如何根据需求选择最好的模型? 在你进行机器学习项目的时候,往往会有许多良好模型可供选择。每个模型都有不同的性能特点。 使用重采样方法,如交叉验证,就可以得到每个模型在...

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...

更多风控建模、大数据分析等内容请关注公众号《大数据风控的一点一滴》 将代码封装在函数PlotKS_N里,Pred_Var是预测结果,可以是评分或概率形式;labels_Var是好坏标签,取值为1或0,1代表坏客户,0代表好客户;descending用于控制数据按违约概率降序排列,如果Pred_Var是评分,则descending=0,如果Pred_Var是概率形式,则descending=1;N表...

评估模型一般都涉及到几个名词,而且分为两种类型: 先上混淆矩阵图,然后通过混淆矩阵更能清晰了解计算过程。 1.以下都是针对某一个类别而言,一般用于更关注哪个类别是否被分对了 计算的时候只分2类,这里的2分类是指类别只有2种,那么对于多分类,比如苹果,梨,桃子,在使用的时候需要针对某类进行2分类,比如’是苹果’,’不是苹果’,这时候也就是关注苹果了。 ...

机器学习模型评估 1、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) 2、准确率、精确率、召回率、F1-score 准确率:score = estimator.score(x_test, y_test) #比对预测值与真实值,判断正确的概率 精确率 precision:预测结果...

模型评估方法主要有三种:留出法、交叉验证法、自助法。这三个方法都需要将数据集分为测试集和训练集,用测试集的“测试误差”来近似模型的泛化误差。当然测试集和训练集应该尽可能做到互斥,这样得到的模型才具有较好的泛化性能。 1.留出法 留出法就是将数据集D直接划分为互斥的两个集合,分别作为训练集S和测试集T。用测试集T的测试误差来估计模型的泛化误差。 数据的划分比例一般是:2/3~...