模型评估

python机器学习——回归模型评估方法 & 回归算法（线性回归、L2岭回归）

目录回归模型评价方法【回归】线性回归模型1.线性模型2.线性回归3.损失函数（误差大小）4.解决方法1)最小二乘法之正规方程2)最小二乘法之梯度下降5.代码实现5+.模型保存与加载6.特点实例：波士顿房价【回归】带有L2正则化的岭回归回归模型评价方法fromsklearn.metricsimportexplained_variance_score,\mean_absolute_error,\mea
Perley620·2023-10-30 12:04

因果推断--Uplift model的原理和python实操（三）

、UpliftModel的应用场景二、UpliftModel原理及建模方法2.1建模目标2.2建模方法1.双模型--差分响应模型2.标签转化--ClassTransformationMethod2.3模型评估
sikadeerlu·2023-10-30 07:55

多组学纯生信分析套路 多组学+免疫浸润 戒烟signature

大家好，今天向大家分享的是6月24日发表在MolecularOncology(IF=6.574)上的文章，在本研究中，作者通过TCGA队列评估了戒烟与总体生存之间的关联，并提供了有效的吸烟签名模型评估吸烟对癌症患者生存的影响
概普生信·2023-10-29 23:18

机器学习算法-决策树模型及小案例

决策树模型及小案例一、决策树算法原理1、定义2、原理二、决策树算法小案例1、数据挖掘流程2、根据流程实现决策树算法（1）读取数据（2）探索性数据分析（3）数据清洗（4）特征筛选（5）数据预处理（6）建模（7）模型评估一
AKlian·2023-10-29 21:58

（《机器学习》完整版系列）第2章 模型评估与选择 ——2.5 代价的曲线美

学习器（打分器）既产生ROC曲线【西瓜书图2.4】，又产生代价曲线【西瓜书图2.5】。代价曲线（常将错误率称为代价），代价曲线为一种特殊的直线簇的包络。评价模型时，ROC下的面积AUC越大越好，代价曲线下的面积越小越好。我们还可得到非均等代价下相应的ROC曲线和代价曲线。代价曲线错误率与代价曲线前面我们得到了学习器（打分器）hhh的ROC曲线，ROC上的任何一个点RRR对应于一个二分类器hRh_{
人工干智能·2023-10-28 14:29

《机器学习》——第2章 模型评估与选择

2.1经验误差与过拟合错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例。即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m；相应的，1-a/m称为“精度”，即“精度=1-错误率”。误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异，学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。我们希望学习器能在新样本上表现得很好，为了达到这个目的，应该从训练样本中尽可能学
海鸥丸拉面·2023-10-28 14:27

机器学习笔记3——模型评估与选择（二）

凡事都要有个标准，仅仅看实验测试的表现还不够，衡量泛化能力还需要有一套评价标准，也叫做性能度量（performancemeasure）。当然标准也可以有好几套，从不同维度和侧重来评价。这同时也反映了模型的好坏是相对的，换一个标准评价的结果是不一样的。没有最好的，只有最合适的。一、性能度量1、错误率与精度这是分类任务最常用的两种性能度量。错误率=分类错误的数量/样本总数精度=分类正确的数量/样本总数
libodls·2023-10-28 14:27

机器学习：模型评估与选择：性能度量——代价敏感错误率与代价曲线

代价敏感错误率代价曲线转载于:https://www.cnblogs.com/ForTech/p/8548883.html
aks23529·2023-10-28 14:26

机器学习——第二章 模型评估与选择

2.1经验误差与过拟合分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率（errorrate）”，即m个样本中有a个样本分类错误，则错误率为E=a/mE=a/mE=a/m。1−a/m1-a/m1−a/m则称为“精度（accuracy）”。学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差（error）”或“误差期望”。学习器在训练集上的误差称为“训练误差（trainingerror）”或“经验误差
Env1sage·2023-10-28 14:56

【计算机毕设项目】基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习 机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果1前言Hi，大家好，学长今天向大家介绍一个深度学习项目基于CNN实现谣言检测1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时
m0_76217654·2023-10-28 05:26

竞赛 基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习 机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐
iuerfee·2023-10-28 05:54

大数据项目分享 - 基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习 机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果1前言Hi，大家好，学长今天向大家介绍一个深度学习项目基于CNN实现谣言检测1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时
kooerr·2023-10-28 05:54

竞赛选题 基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习 机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐
laafeer·2023-10-28 05:54

大数据毕设 基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习 机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果1前言Hi，大家好，学长今天向大家介绍一个深度学习项目基于CNN实现谣言检测1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时
fawubio_A·2023-10-28 05:53

深度学习毕业设计 CNN实现谣言检测系统 - python 机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言Hi，大家好，学长今天向大家介绍一个深度学习项目基于CNN实现谣言检测1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时
caxiou·2023-10-28 05:22

【毕设选题】基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习 机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍一个深度学习项目基于CNN实现谣言检测1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时
caxiou·2023-10-28 05:22

计算机毕设 基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习 机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍一个深度学习项目基于CNN实现谣言检测1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时
DanCheng-studio·2023-10-28 05:16

机器学习：模型评估-sklearn中的评估函数

Scoring参数：使用cross-validation的模型评估工具，依赖于内部的scoring策略。见下。Metric函数：metrics模块实现了一些函数，用来评估预测误差。见下。
乐观的摸摸头2017·2023-10-28 02:12

sklearn中的模型评估-构建评估函数 准确率评估

Scoring参数：使用cross-validation的模型评估工具，依赖于内部的scoring策略。见下。Metric函数：metrics模块实现了一些函数，用来评估预测误差。见下。
lusic01·2023-10-28 02:11

大师兄的数据分析学习笔记(三十五）：总结

大师兄的数据分析学习笔记(三十四）：模型评估（三）一、内容回顾上图包括了数据从获取到使用的全流程放，其中的包括数据获取、探索分析与可视化、预处理、分析建模和模型评估五部分。
superkmi·2023-10-26 21:59

李宏毅机器学习课程学习笔记-overfit

过拟合overfitting适宜的模型复杂性训练集/验证集/测试集N折交叉验证：用途一：模型选择用途二：模型评估两种用途的关系交叉验证与过拟合的关系总结交叉验证的使用方法参考概要本节针损失
闪闪发亮的小星星·2023-10-26 20:37

随机森林及其超参数调整（1）

文章目录随机森林知识点随机森林的算法流程随机森林的模型评估方法随机森林的参数：参数详解重要参数重要属性重要方法建议参数优化顺序GridsearchCV基于GridsearchCV的随机森林超参数调整小结参考随机森林知识点随机森林的算法流程随机森林的随机体现在两个方面
闪闪发亮的小星星·2023-10-26 20:37

最新国内大模型评估结果

网址：Leaderboard|C-Eval:AMulti-LevelMulti-DisciplineChineseEvaluationSuiteforFoundationModelsLeaderboard-C-EvalResultsfordifferentsubjectsandtheaveragetestresultsareshownbelow.Theresultsarefromeitherzer
javastart·2023-10-26 03:35

基于 OPM3 模型的智慧医院建设全过程工程咨询模式研究

使用文档对象模型提取大数据库内BIM模型信息、GIS信息和基础信息等实现文档管理、流程控制等功能，使用OPM3模型评估当前智慧医院建设项目成熟度，
中国pmo大会·2023-10-25 14:19

机器学习-模型评估与选择

文章目录评估方法留出法交叉验证自助法性能的衡量回归问题分类问题查准率、查全率与F1ROC与AUC在机器学习中，我们通常面临两个主要问题：欠拟合和过拟合。欠拟合指模型无法在训练数据上获得足够低的误差，通常是因为模型太简单，无法捕捉数据中的复杂关系。过拟合则是指模型在训练数据上表现得很好，但在新数据上表现不佳，通常是因为模型太复杂，学习到了训练数据中的噪声和细节，而不是真正的模式。评估方法留出法留出法
我是小水水啊·2023-10-25 07:09

sklearn-5模型评估与改进

通过前述章节可以发现，可调用模型的.score方法获取测试集评分，还有其他方法可以更好的评估模型，有交叉验证和网格搜索1交叉验证特点1数据被多次划分，且需要训练多个模型k折交叉验证k由用户指定，通常取5-10，将数据均分为k份，每份叫做折，然后开始训练数据，训练k次，每第k次训练时，取第k折数据作为测试集，其他数据均为训练集，最后可以得到k个模型训练的打分，一般可以用k次训练的平均值作为交叉验证的
peter6768·2023-10-25 06:38

机器学习之回归问题

目录前言一、回归定义二、回归建模步骤1.模型假设-线性模型（LinearModel）（1）一元线性模型（2）多元线性模型2.模型评估-损失函数（LossFuntion）3.最佳模型-梯度下降（GradientDescent
DongXueL·2023-10-25 00:22

R语言结题实验报告：近年来我国城区用地变化的影响因素和驱动机制的研究

缺失值检测与处理2.2.2离群点检测与处理3、相关性分析与相关性检验3.1、相关性分析3.2、相关性检验4、拟合回归方程4.1、使用主成分分析拟合一元线性回归方程4.2、使用最小二乘法拟合多元线性回归方程5、模型评估与回归诊断
笼中小夜莺·2023-10-24 16:40

聚类 -距离度量方法与模型评估方法（一）

文章目录1聚类的基本数据结构1.1数据矩阵（Datamatrix，或称对象-属性结构）1.2相异度矩阵（dissimilaritymatrix或称对象-对象结构）2不同数据类型的相异度计算方法2.1区间标度变量2.1.1距离法2.1.1.1欧几里得距离2.1.1.2标准化的欧几里得距离2.1.1.3切比雪夫距离2.1.1.4曼哈顿距离2.1.1.5兰氏距离2.1.1.6闵科夫斯基距离（明氏距离）2
weixin_50304531·2023-10-21 01:19

基于深度学习网络的蔬菜水果种类识别算法matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1数据集准备4.2构建深度学习模型4.3模型训练4.4模型评估5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本
简简单单做算法·2023-10-20 21:43

基于GRU的 电影评论情感分析 - python 深度学习 情感分类 计算机竞赛

文章目录1前言1.1项目介绍2情感分类介绍3数据集4实现4.1数据预处理4.2构建网络4.3训练模型4.4模型评估4.5模型预测5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于GRU的电影评论情感分析该项目较为新颖
Mr.D学长·2023-10-20 15:53

唐宇迪机器学习实战课程笔记(全)

线性回归1.1线性回归理论1.2线性回归实战2.训练调参基本功(线性回归、岭回归、Lasso回归)2.1线性回归模型实现2.2不同GD策略对比2.3多项式曲线回归2.4过拟合和欠拟合2.5正则化3.分类模型评估
Yuezero_·2023-10-19 18:28

基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习 机器学习 计算机竞赛

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐
Mr.D学长·2023-10-19 15:09

【机器学习】聚类算法Kmeans

文章目录聚类Kmeans时间复杂度sklearn.cluster.KMeansn_clusters模型评估指标轮廓系数卡林斯基-哈拉巴斯指数init&random_state&n_init：初始质心max_iter
高 朗·2023-10-19 09:00

【黑马程序员】机器学习

决策树与随机森林、逻辑回归（2）目标值是连续型的数据：回归问题线性回归、岭回归2、非监督学习：（1）没有目标值聚类k-means二、机器学习开发流程1、获取数据2、数据处理3、特征工程4、机器学习算法训练-模型5、模型评估
我感觉。·2023-10-18 07:08

【吃瓜教程 CH1&CH2 绪论&模型评估与选择】

吃瓜教程&Datawhale开源学习教程CH1&CH2绪论&模型评估与选择文章目录吃瓜教程&Datawhale开源学习教程一、前言二、熟悉概念三、模型评估与选择四、总结一、前言之前的课外知识学习中已经渗透不少
有心の敢敢·2023-10-17 05:21

吃瓜教程1--概念准备

目录一、西瓜书准备篇1、绪论（1）假设空间（2）归纳偏好2、模型评估与选择（1）经验误差与过拟合（2）评估方法二、南瓜书准备篇机器学习的相关技术1.监督学习（1）Regression（2）Classification2
雾里看花的学习日常·2023-10-17 05:21

Day01-《西瓜书》-模型评估与选择(DataWhale)

一、绪论出处：Datawhale吃瓜教程（https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU）案例：水果摊旁，挑个根蒂蜷缩，敲起来声音浊响的青绿西瓜。期待是皮薄后瓤甜的瓜1.1引言机器学习研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。经验以数据形式存在学习算法在计算机上从数据中产生模型的算法模型泛指从数据中学到的结果机器学习分类根据训练数据是否拥有标记信
liying_tt·2023-10-17 04:16

掌握 Scikit-Learn: Python 中的机器学习库入门

的核心组件与结构安装与配置验证安装数据表示与预处理特征矩阵和目标向量数据处理估计器模型的选择思考问题的本质研究数据的分布判断任务的复杂性分类问题回归问题监督学习分类算法回归算法无监督学习模型的评估训练集和验证集分类模型评估回归模型评估特征工程特征选择特征提取概述机器学习
我是小白呀·2023-10-16 18:04

AI项目十六：YOLOP 训练+测试+模型评估

若该文为原创文章，转载请注明原文出处。通过正点原子的ATK-3568了解到了YOLOP，这里记录下训练及测试及在onnxruntime部署的过程。步骤：训练->测试->转成onnx->onnxruntime部署测试一、前言YOLOP是华中科技大学研究团队在2021年开源的研究成果，其将目标检测/可行驶区域分割和车道线检测三大视觉任务同时放在一起处理，并且在JetsonTX2开发板子上能够达到23F
殷忆枫·2023-10-15 19:11

机器学习模型评估与超参数调优详解

那本次分享的内容就是关于机器学习模型评估与超参数调
小白学视觉·2023-10-15 15:26

机器学习期末总复习详解

机器学习实战第一章人工智能引擎机器学习与人工智能，深度学习的关系：进行机器学习的步骤机器学习算法的分类第二章模型评估经验误差与过拟合评估方法性能度量第三章k邻近算法KNN算法流程时间复杂度kd树k邻近算法优缺点第四章决策树决策树算法流程划分选择信息增益
打代码能当饭吃？·2023-10-14 22:16

【通义千问】大模型Qwen GitHub开源工程学习笔记（4）-- 模型的量化与离线部署

更新承诺在模型评估效果几乎没有损失的情况下，降低存储要求并提高推理速度。量化是指将模型权重和激活的精度降低以节省存储空间并提高推理速度的过程。AutoGPTQ是一种专有量化工具。
大表哥汽车人·2023-10-14 13:11

时间序列预测包含深度学习机器学习

目录介绍时间序列分析基本概念核心概念时间序列预处理特征工程在时间序列预测中的应用常见的时间序列预测方法预测方法的分类概念单变量预测移动平均模型指数平滑简单指数平滑二指数平滑三指数平滑Xgboost模型ARIMA模型随机森林多变量预测VAR模型LSTM模型GARCH模型Prophet模型GRU模型Transformer模型MTS-Mixers数据分析模型评估与选择时间序列预测的应用领域结语介绍在这个
Snu77·2023-10-14 02:47

python pytorch- TextCNN TextRNN FastText Transfermer （中英文）文本情感分类实战（附数据集，代码皆可运行）

pythonpytorch-TextCNNTextRNNFastTextTransfermer文本情感分类实战（附数据集，代码皆可运行）注：本次实验，主要注重代码实现这些模型，博主的数据集质量较差，模型评估效果并不是十分理想
Mr Gao·2023-10-13 08:20

A Survey on Evaluation of Large Language Models

大型语言模型评价综述摘要1引言2背景2.1大语言模型2.2AI模型评估3评估什么3.1自然语言处理任务3.1.1自然语言理解3.1.2推理3.1.3自然语言生成3.1.4多语言任务3.1.5事实3.2健壮
UnknownBody·2023-10-13 00:53

从零开始学python数据分析与挖掘

交通出行领域——为打车平台进行私人订制1.2.3医疗健康领域——找到最佳医疗方案1.3数据分析与挖掘的区别1.4数据挖掘的流程1.4.1明确目标1.4.2数据搜集1.4.3数据清洗1.4.4构建模型1.4.5模型评估
我闻 如是·2023-10-12 08:49

深度学习笔记（python 面向对象高级编程）

【ML机器学习|DL深度学习|CV计算机视觉|NLP自然语言处理】_哔哩哔哩_bilibili机器学习流程数据获取特征工程（最核心的部分）建立模型评估与应深度学习解决了怎么提取特征？
NightHacker·2023-10-12 07:15

“华为杯”研究生数学建模竞赛2019年-【华为杯】F题：智能飞行器航迹规划模型（下）（附优秀论文及Pyhton代码实现）

目录7.3模型评估7.3.1算法的有效性和复杂度7.3.2灵敏度分析8．模型的评价8.1模型的优点
格图素书·2023-10-12 07:25

ArcGIS/GeoScene脚本：基于粒子群优化的支持向量机回归模型

随机种子可以确保每次运行的训练集和测试集一致5.训练集占比为0-1之间的小数6.迭代次数：迭代次数越高精度越高，但是运行时间越长7.模型参数、评估结果、重要性分析为一个文件夹8.预测的回归栅格：输出结果是浮点类型的栅格数据输出回归栅格模型评估结果
Z_W_H_·2023-10-12 03:56
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