模型评估第18页

模型评估指标总结笔记——回归/分类/聚类

评估指标：1.回归指标（1）MAE（平均绝对值误差）是所有单个观测值与算术平均值的偏差的绝对值的平均。平均绝对误差可以避免误差相互抵消的问题，因而可以准确反映实际预测误差的大小。缺点：由于有绝对值，使得某些点无法求导。（2）MSE（均方误差）是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。缺点：MSE与我们目标变量的量纲不一样。（3）RMSE（平方根误差）是预测值与真实值偏差的平方与观测次数n比值的

什么都一般的咸鱼·2023-01-13 08:05

机器学习模型度量方法，分类及回归模型评估

如何度量模型的性能对于分类和回归两类监督学习，分别有各自的评判标准分类：预测的变量的离散的回归：预测的变量的连续的一、分类模型的评估在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量时往往会导致不同的判断结果。因为不同的度量指标侧重点不同。1.准确率/精度（Accuracy）、查准率/精确率（Precision）、查全率/召回率（Recall）对于二分类问题：查准率表现为预测为正的样本中有多少是真的正样本

铲屎的胖虎·2023-01-13 08:04

模型评估(交叉验证——针对回归和分类、均方误差MSE、精度、精确率、召回率、F值、K折交叉验证、如何解决过拟合——L2正则化与L1正则化、欠拟合、如何区分过拟合和欠拟合——学习曲线)

模型评估意义：定量地表示机器学习模型的精度1.交叉验证把获取的全部训练数据按照3:7或者2:8的比例分成两份：一份用于测试，一份用于训练，然后用前者来评估模型，检查训练好的模型对测试数据的拟合情况。

奋进的小hang·2023-01-13 08:02

机器学习学习笔记之——模型评估与改进之交叉验证和网格搜索

交叉验证与网格搜索前面讨论了监督学习和无监督学习的基本原理，并探索了多种机器学习算法，本章我们深入学习模型评估与参数选择。

前丨尘忆·梦·2023-01-13 07:59

聊天机器人在对话中的知识提取

聊天机器人在对话中的知识提取目录1.引言12.相关工作23.知识提取过程31.1研究方法31.2答案聚类54.构建一个神经会话代理74.1模型74.2数据集74.3模型评估95.模型改进的个人想法95.

Showi萧·2023-01-13 06:26

读书笔记-白话机器学习的数学

文章目录回归线性回归步骤公式使用矩阵表示优化算法问题扩展分类感知机步骤公式逻辑回归公式线性不可分扩展正则化公式基础模型评估分类问题正则化过拟合正则化参考待学习回归线性回归步骤训练数据，画图预测函数和目标函数初始值是随机的最小二乘法

shichen501·2023-01-12 19:10

数据科学在量化金融中的应用：指数预测（下）

接下来，本篇会重点介绍特征工程、模型选择和训练、模型评估和模型预测的详细过程，并对预测结果进行分析总结。

·2023-01-12 17:16

深度学习一般工作流程

三、确定模型评估方式如：留出法、K折交叉验证、乱序重复K折交叉验证四、数据预处理预处理目标：1、特征值为张量数据2、特征取值较小（0-1区间或正负1区间）3、特征非异质数据4、特征缺失处理为0

Anli未末·2023-01-12 14:20

机器学习入门：逻辑回归-2

实验时长：45分钟主要步骤：加载iris数据集读取对应的标签和特征将标签值从string映射整数型对特征做标准化和映射多项式特征集模型创建模型的预测模型评估结果展示2、

奔腾游子·2023-01-11 19:15

联邦学习FedAvg算法复现任务

本文目录1.准备工作2.分割数据集3.数据节点类4.CNN模型类5.利用FedAvg算法训练6.client训练函数7.模型评估函数8.模型训练结果附录：关键函数记录**torch.nn.Module.load_state_dict

梦码城·2023-01-11 19:37

李宏毅机器学习课程学习记录（二）

模型步骤step1：模型假设，选择模型框架（线性模型）step2：模型评估，如何判断众多模型的好坏（损失函数）step3：模型优化，如何筛选最优的模型（梯度下降）过拟合以及欠拟合问题对于深度学习或机器学习模型而言

KrealHtz0.0·2023-01-11 18:54

大数据分析案例-基于KNN算法对茅台股票进行预测

欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.项目简介2.1研究目的与意义2.2研究方法与思路2.3技术工具3.算法原理4.项目实施步骤4.1理解数据4.2探索性数据分析4.3数据预处理4.4特征工程4.5模型构建4.6模型评估

艾派森·2023-01-11 17:56

模型评估与选择——参数、超参数、训练集、验证集、测试集

1.模型选择与评估1.1模型参数、超参数了解什么是模型参数，什么是超参数是很必要的，不同类型的参数需要在不同的阶段进行调节（参数——训练集；超参数——验证集）模型参数：模型内部的配置变量，可以通过数据估计（学习）模型参数的值超参数：模型的外部配置变量，需要手动设置，好的超参数可以进一步提高模型的性能模型参数的特点：1.进行模型预测时需要模型参数；2.可定义模型功能；3.可使用数据估计/学习得到；4

西红柿炒豆腐·2023-01-11 02:26

Task5食物声音识别-模型改进与优化

过拟合和欠拟合在模型评估与调整的过程中，往往会遇到“过拟合”或“欠拟合”的情况。如何有效地识别“过拟合”和“欠拟合”现象，并有针对性地进行模型调整，是不断改进算法模型的关键。

包租婆是房东·2023-01-11 01:37

【数据挖掘】分类器模型性能评估讲解及iris数据集评估实战（超详细附源码）

比如，如何评估分类器的准确率（模型评估）以及如何在多个分类器中选择“最好的”一个分类器性能的度量训练分类器的目的是使学习到的模型对已知数据和未知数据都有很好的预测能力，不同的学习方法会给出不同的模型，当给定损失函数时

showswoller·2023-01-10 09:56

R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据|附代码数据

当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。使用教育数据示例。此外，本教程简要演示了贝叶斯GLM模型的多层次扩展。

·2023-01-09 18:39

阿里云天池大赛——机器学习篇赛题解析（赛题一）下

5.模型验证5.1模型评估的概念和方法（1）欠拟合和过拟合当一个模型恰到好处地表达了数据关系时，我们就认为这个模型拟合效果好。欠拟合也叫高偏差，是指算法所训练的模型不能完整地表达数据关系。

阿尔卑斯山林·2023-01-09 16:55

机器学习学习路径

机器学习流程：数据准备→探索数据→特征工程→建模→模型评估→部署应用探索特征Python机器学习：select_dtypes()筛选特定数据类型的字段_紫昂张的博客-CSDN博客Python机器学习：value_counts

紫昂张·2023-01-09 14:17

机器学习项目开发过程/步骤(基于scikit-learn)

机器学习项目开发步骤1.获取数据集2.读入数据集、探查数据3.数据预处理4.特征工程5.划分数据集6.模型|算法选择7.创建算法模型实例对象(给出一些超参数)8.训练模型9.模型评估10.模型的序列化(

翩若惊鸿_·2023-01-09 10:04

在线学习(online learning)总结

一、背景传统机器学习开发流程基本是：数据收集->特征工程->模型训练->模型评估->保存模型->线上模型预测。

NO PAIN_NO GAIN·2023-01-09 07:34

机器学习1：机器学习的模型评估方法

机器学习有两个非常重要的问题：1.Howwellismymodeldoing?如果我们已经训练好了模型，该模型效果如何，用什么方式来检为测？2.Howdoweimprovethemodelbasedonthesemetrics?如何根据这些检测指标改善模型。如何合理，科学，有效的评估和改善模型，是所有机器学习算法通用问题，因此单独总结以下1.分离数据：将数据分为训练集和测试集注意：永远不要让测试集

科学边界·2023-01-08 18:17

机器学习模型评估指标

Ⅰ.分类问题常用精度Accuracy混淆矩阵查准率（准确率）查全率（召回率）PR曲线与AP、mAPF值ROC曲线与AUC值HingelossMatthews相关系数/phi系数：二值化输入1.混淆矩阵（精确率Precision，召回率Recall）反映正例、反例查出的准确率精确率（Precision）和召回率（Recall）在不同的应用场景下，我们的关注点不同，例如，在预测股票的时候，我们更关心精

noobiee·2023-01-08 18:17

（六十二）基于logistic回归的信用评级和分类模型评估

案例数据介绍本案例中的企业从事个人汽车金融服务，向购车的个人提供信用贷款。该公司的风控部门根据贷款申请者的基本属性、信贷历史、历史信用情况、贷款标的物的情况等信息构建贷款违约顶测模型，其中是否违约bad_ind是因变量。数据来自《Python数据科学：技术详解与商业实践》第八章。importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegress

小粉桥反手王·2023-01-08 18:46

机器学习——周志华读书笔记

1、模型评估方法：留出发：数据集分割为两部分，data=测试集+训练集；2/3~4/5作为训练集，其余测试集交叉验证：数据集分割为k组，k-1组为训练集，剩余1组为测试集。

flying_meteor·2023-01-08 15:50

数据仓库与数据挖掘——模型评估指标

一、混淆矩阵1、基本概念混淆矩阵(confusionmatrix)，又称为可能性表格或是错误矩阵。在机器学习领域是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的可视化效果，通常是监督学习（非监督学习，通常用匹配矩阵：matchingmatrix）。其每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）。2、计算方法3、关

LiuXin67X·2023-01-08 12:16

【阶段三】Python机器学习06篇：模型评估函数介绍(分类模型)

本篇的思维导图：模型评估函数介绍(分类模型)accuracy_score()函数作用：accuracy_score函数计算了模型准确率。

胖哥真不错·2023-01-08 11:42

【阶段三】Python机器学习07篇：模型评估函数介绍(回归模型)

本篇的思维导图：模型评估函数介绍(回归模型)绝对误差与相对误差：设Y表示实际值，表示预测值，则称E为绝对误差（AbsoluteError），计算公式如式所示:e为相对误差（RelativeError），

胖哥真不错·2023-01-08 11:42

2 机器学习之逻辑回归

分类问题1.0分类问题举例1.1分类问题举例1.2分类与回归的区别2.分类任务–逻辑回归2.1逻辑回归损失函数定义与线性回归不一样2.2实战1）分类散点图可视化2）逻辑回归模型使用3）建立新数据集4）模型评估

wangwangmoon_light·2023-01-08 11:05

机器学习常见问题总结

文章目录1特征工程1.1特征归一化1归一化方法2为什么需要归一化1.2类别型特征1.3组合特征1.4文本表示能力1Word2Vec2Word2Vec和LDA区别联系2模型评估2.1评估指标2.2ROC和

Weiyaner·2023-01-08 10:53

统计学习方法读书笔记第一章：概论

统计学习方法第一章：概论统计学习方法读书笔记第一章：概论统计学习监督学习统计学习的三要素模型评估与模型选择正则化与交叉验证泛化能力生成模型与判别模型分类问题、标注问题、回归问题统计学习方法读书笔记第一章

LYPG·2023-01-08 10:51

第一章、统计学习方法概论

特征向量&特征空间2）输出变量&输出空间3）训练集4）预测任务的分类3.2问题的形式化3.3、小总结4、统计学习的三要素4.1假设空间(模型)4.2策略1）策略是什么2）评价准则3）基本策略4.3算法5、模型评估与模型选择

王小希ww·2023-01-08 10:20

【李航统计学习】学习笔记第一篇第一章：统计学习及监督学习概论

文章目录统计学习及监督学习概论1.1统计学习1.2统计学习的分类1.3统计学习方法三要素1.4模型评估与模型选择1.5正则化与交叉验证1.6泛化能力1.7生成模型与判别模型1.8监督学习应用统计学习及监督学习概论监督学习是从标注数据中学习模型的机器学习问题

不学完买不起新衣服·2023-01-08 10:19

Python机器学习建模的标准流程（特征工程+建模调参+模型评估+全流程可视化）

进击的西西弗斯·2023-01-08 09:03

机器学习各种模型评价指标：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线

周志华老师的西瓜书的第2章：模型评估与选择摘要：数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。

aha是Q啊·2023-01-08 09:22

以红酒数据集分类为例做决策树的可视化

可视化决策树举例思路步骤：1导入数据；2划分数据集；3导入树模型；#4训练与模型评估#5可视化决策树gini#1导入数据fromskle

不懂六月飞雪·2023-01-07 18:06

《Character-Based LSTM-CRF with Radical-Level Features for Chinese Named Entity Recognition》论文解读

BILSTM+CRF命名实体识别关键技术调研实现系统的核心思想和算法描述数据集核心思想及算法描述系统主要模型流程表示层读取数据分批次输入数据词嵌入BILSTM层隐藏层CRF层模型评估分析准确率和召回率F1

今天NLP了吗·2023-01-07 18:34

机器学习过程概述

机器学习概述1.机器学习工作流程1.1机器学习工作流程1.获取数据2.数据基本处理3.特征工程4.机器学习(模型训练)5.模型评估结果达到要求，上线服务没有达到要求，重新上面步骤1.2数据集介绍数据集中一行数据一般称为一个样本

ＪＩＮＣＨＥＮＧ０４０８·2023-01-07 18:52

统计学习：模型评估与选择--留出法（python实现）

使用测试集来测试学习器对新样本的判别能力，然后在测试集上的“测试误差”作为泛化误差的近似，且假设测试样本是从样本真实分布中独立同分布采用而得。这样的目的也就是利用测试样本模拟真实模型应用场景，看下模型对于现实的数据预测能力如何。因此，测试样本应该尽可能地与训练集互斥，即测试样本尽量不出现在训练集中常见的方法：留出法、交叉验证法、自助法留出法的具体做法就是：直接将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一

NewSuNess·2023-01-07 15:46

机器学习——交叉验证（留一法、自助法）

准确来说：叫擦很严重就是来来回回反复的对模型进行刷新，最后得到的模型评估结果就是这K次验证的均值fromsklearn.model_sel

Tomorrowave·2023-01-07 15:44

机器学习数据集划分留出法，留一法，交叉法，自助法

实验一模型评估方法-数据集划分1.数据集划分方法对于一个包含m个样例的数据集，划分训练集S和测试集T的方法有：留出法（hold-out）、交叉验证法（crossvalidation）、留一法（Leave-One-Out

weixin_47870618·2023-01-07 15:43

python f检验模型拟合度_模型评估指标（RMSE、MSE、MAE、R2准确率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线、PR曲线）...

回归RMSE(RootMeanSquareError)均方根误差衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。如果存在个别偏离程度非常大的离群点(Outlier)时，即使离群点数量非常少，也会让RMSE指标变得很差。MSE(MeanSquareError)均方误差通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。L2loss对异常敏感，用了MSE为代价函数的模型因为

亭中意·2023-01-07 15:43

模型效果评估指标（ROC、AUC/KS、Lift、PSI）

预测模型评估指标的本质是从模型预测结果出发来度量模型性能优劣的，如分类模型从混淆矩阵中得到各种不同的性能指标，回归模型直接从预测结果与真实结果的偏差角度进行分析。

Tao_666·2023-01-07 15:42

我的python笔记之鸢尾花种类预测实现

步骤分析在写机器学习的代码的时候，一定要记得先写主要步骤，然后再细分这些步骤，这样编程思路清晰，在以后的学习复习过程中会很方便2.1获取数据集2.2数据基本处理2.3特征工程2.4机器学习（模型训练）2.5模型评估

JunQiuPython·2023-01-07 12:32

evaluate函数使用无效_使用COCO API评估模型在COCO数据集上的结果

目前绝大多数目标检测算法都使用coco数据集进行模型评估。那么如何验证自己的实验结果，或者自己的数据増广策略、训练调参等是否能提升模型的AP？

weixin_39636707·2023-01-07 09:24

机器学习-sklearn第十二天——笔记

中的线性回归2多元线性回归LinearRegression2.1多元线性回归的基本原理2.2最小二乘法求解多元线性回归的参数2.3linear_model.LinearRegressionclass3回归类的模型评估指标

鹿衔草啊·2023-01-07 07:05

《机器学习》(周志华)西瓜书读书笔记

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言第1章绪论第2章模型评估与选择第3章线性模型第4章决策树第5章神经网络第6章神经网络第7章贝叶斯分类第8章集成学习前言随着人工智能的不断发展

Zhang Wenhao·2023-01-07 07:59

Pytorch 中的 eval 模式，train 模式和梯度上下文管理器 torch.no_grad

前言本文将简要说明下Pytorch中model.eval()(模型评估模式)，model.train()(模型训练模式)和torch.no_grad()(取消梯度计算上下文管理器)的作用与用法。

夏树让·2023-01-06 22:58

深度模型部署

1.当我们完成了数据获取,数据标注,数据清洗,模型训练,模型评估,模型优化后,我们该做什么呢?

半度温热·2023-01-06 17:14

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