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机器学习的评价指标

文章目录

    • 损失函数
    • 回归问题
      • 1:MSE（Mean Square Error:均方误差）
      • 2:RMSE（Root Mean Square Error:均方根误差）
      • 3:MAE（Mean Absolute Error：平均绝对误差）
    • 分类问题
      • 二分类问题：
      • 多分类问题：

损失函数

我们通常损失函数衡量模型模型预测的好坏，损失函数就是用来表现预测与实际数据的差距程度



回归问题

回归问题所对应的损失函数为L1损失函数和L2损失函数，二者度量了模型估计值与观测值之间的差异：

在这里插入图片描述
对于回归问题我们也可以用mse，mae，rmse等评价指标来衡量模型的好坏

m为样本长度

1:MSE（Mean Square Error:均方误差）

机器学习的评价指标_第1张图片

2:RMSE（Root Mean Square Error:均方根误差）

机器学习的评价指标_第2张图片

3:MAE（Mean Absolute Error：平均绝对误差）

机器学习的评价指标_第3张图片


分类问题

最简单的就是通过准确率，其次有交叉熵等函数

二分类问题：

机器学习的评价指标_第4张图片

多分类问题：

机器学习的评价指标_第5张图片

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