一、前述 怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的，本文就相关指标做一个总结。 二、具体 1、混淆矩阵 混淆矩阵如图： 相关公式： 公式解释： fp_rate： tp_rate: recall:（召回率） 值越大越好 presssion:（准确率） TP:本来是正例，通过模型预测出来是正列 TP ...
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2018-03-27 12:36:15
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在前面几个章节，我们一直使用准确率(accuracy)来评价模型的性能，通常这是一个不错的选择。除此之外，还有不少评价指标哦，比如查准率(precision)、查全率(recall)和F1值(F1-score). 混淆矩阵 在讲解不同的评价指标之前，我们先来学习一个概念：混淆矩阵(confusio... ...
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2018-03-12 13:34:28
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混淆矩阵是一个矩阵，类别个数可以有多个，a[i][j]表示将类别i的样本误判为类别j的个数。 classification_report用来分析不同类别的准确率，召回率，F1值等，从而便于按照类别查看准确率、召回率。 总体的正确率跟classification_report中的正确率是不一样。 ...
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2018-03-04 22:13:12
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ROC曲线（Receiver operating characteristic curve），ROC曲线其实是多个混淆矩阵的结果组合，如果在上述模型中我们没有定好阈值，而是将模型预测结果从高到低排序，将每个概率值依次作为阈值，那么就有多个混淆矩阵。 对于每个混淆矩阵，我们计算两个指标TPR（True ...
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2017-12-05 13:28:58
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上次爬取的爸爸、妈妈、老师和自己的作文，利用sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier进行分类。 数据散点图如下所示： ??? knn分类结果的混淆矩阵图如下所示： ...
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2017-09-01 09:52:15
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R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例） R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例） 笔者寄语：本文中大多内容来自《数据挖掘之道》，本文为读书笔记。在刚刚接触机器学习的时候，觉得在监督学习之后，做一个混淆矩阵就已经足够，但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率。需要完整的评价模型的 ...
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2017-02-19 18:06:10
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1、混淆矩阵 下图是一个二类问题的混淆矩阵，其中的输出采用了不同的类别标签 常用的衡量分类性能的指标有： 正确率（Precision），它等于 TP/(TP+FP) ，给出的是预测为正例的样本中的真正正例的比例。 召回率（Recall），他等于 TP/(TP+FN)，给出的是预测为正例的真实正例占所 ...
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2017-01-03 17:02:35
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一直对于各种分类器评估的指标有点晕，今天决定琢磨下，并且写下来，方便以后回忆。 一、混淆矩阵 来源于信息论，根据上面的混淆矩阵，有3个指标需要搞清楚，我觉得记公式真的很容易搞混，建议大家都直接记文字加上自己理解就好了。 准确率=正确预测正负的个数/总个数（这个指标在python中的交叉验证时可以求准 ...
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2016-10-06 19:49:54
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主要内容：1、十折交叉验证2、混淆矩阵3、K近邻4、python实现一、十折交叉验证前面提到了数据集分为训练集和测试集，训练集用来训练模型，而测试集用来测试模型的好坏，那么单一的测试是否就能很好的衡量一个模型的性能呢？答案自然是否定的，单一的测试集具有偶然性和随机性。因此本文介绍一种衡量模型（比如分...
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2015-10-05 18:04:28
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一、前言表征分类精度的指标有很多，其中最常用的就是利用混淆矩阵、总体分类精度以及Kappa系数。其中混淆矩阵能够很清楚的看到每个地物正确分类的个数以及被错分的类别和个数。但是，混淆矩阵并不能一眼就看出类别分类精度的好坏，为此从混淆矩阵衍生出来各种分类精度指标，其中总体分类精度（OA）和卡帕系数（Ka...
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2015-09-13 22:50:18
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