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算法模型评估准确率
算法
中的
准确率
、精确率,两者的区别(5.9)
答:
准确率 (Accuracy)/: 这个比率反映了模型所有预测结果中正确判断的比例,
计算公式为( TP + TN ) / ( TP + TN + FP + FN )
。它直观地展示了模型在整体上的表现,但当数据类别严重不平衡时,准确率可能并不能准确反映模型在每个类别上的性能。精确率 (Precision)/: 精确率,也称为查准率,它...
分类
评估
指标
答:
由此可见,
准确率是类别无关的,衡量整个数据集的准确情况,即预测正确的样本所占的比例
。 by the way,有时人们也会用错误率(Error Rate, ERR),与准确率定义相反,表示分类错误的样本所占的比例,计算公式为: $ERR = 1 - ACC$ **存在问题** 在类别不平衡数据集中,ACC不能客观反映模型的能力。比如在三分类中,...
【基础概念】
准确率
和召回率
答:
准确率=预测的准确量/召回量(找出量)
。比如:在所有样本中,模型预找出50人说他们都是男性,而找出的这波人里实际只有40人为男性,准确率=40/50=80%,用来衡量找出部分的准确度。召回率=召回中的准确量/客观正确的量。是拿真实的结果,和预测结果比对。比如:总共实际有60个男性,模型只找出了50...
kmeans聚类效果的
评估
指标有
答:
3、AUC:ROC曲线下面积,参考线面积为0.5,AUC应大于0.5,且偏离越多越好。4、Lift曲线:表示“运用该
模型
”与“未运用该模型即随机选择”所得结果的比值,Lift应该移植大于1,且Lift(提升指数)越大,模型预测效果越好。多分类问题,评价多分类模型一般采用
准确率
作为
评估
指标 二、回归模型 常见的回归...
算法模型
评价/业务监控指标(ROC、Lift、Gain、PSI、CSI)
答:
在分类模型的评价中,查全率、查准率、
准确率
、F-Score、AUC值、KS值、
正确率
(AR)、迁移矩阵(MR)以及KT值等指标,用于衡量模型的分类能力与区分效果。值得注意的是,部分指标,如混淆矩阵、Lift图与Gain图,侧重于模型性能的可视化呈现,更适用于
模型评估
而非实时监控。在分类模型的业务监控方面,关键...
预测
模型
是不是
准确率
越高越好?
答:
我们从一个夸张点的例子来入手讨论,机场识别恐怖分子,在 100 万人里有 5 个恐怖分子,因为恐怖分子是极少数,如果使用
准确率
来
评估模型
的话,那只要把所有人都识别成正常人,其准确率可以达到 99.9995%,但显然这种模型没什么意义,这时就需要建立一个查全率高的模型,比如两个模型的混淆矩阵如下:只...
科研项目MAE是什么意思
答:
MAE是Mean Absolute Error 的缩写,意为平均绝对误差。在科研项目中,MAE常用来衡量预测模型的
准确
度。MAE就是将预测值与真实值之间的差距取绝对值后求平均得到的误差值。MAE的值越小,说明模型的预测准确度越高。因此,在项目中,我们经常会使用MAE来
评估
我们所设计的
算法模型
的准确性。MAE是一种广泛...
机器学习中的评价指标
答:
1、
正确率
(Accuracy) 正确率(Accuracy):也即
准确率
,识别对了的正例(TP)与负例(TN)占总识别样本的比例。 即: A=(TP+ TN)/S 在上述电动车的例子中,从上表可知,TP+ TN =70,S= 100,则正确率为: A=70/100=0.7 通常来说,正确率越高,
模型
性能越好。 2、错误率(Error-rate) 错误率(Err...
如何利用机器学习
算法
预测股票价格走势?
答:
6.
模型评估
:使用测试数据对模型进行评估,比如计算模型的
准确率
、精度、召回率等指标。7. 模型应用:使用训练好的模型对未来股票价格进行预测,并根据预测结果进行投资决策。需要注意的是,股票价格预测是一个复杂的问题,受到多种因素的影响,包括市场情绪、政策变化、公司业绩等。因此,机器学习
算法
的...
线性可分的支持向量机处理问题的方式?
答:
模型评估
:使用测试集
评估模型
性能。这可以通过计算
准确率
、召回率、F1 值等指标来完成。预测新数据:使用训练好的模型进行分类。给定新数据点的特征向量,模型将其分为正类或负类。调优:根据评估结果对模型进行调优,例如通过参数调整、特征选择等方式,以提高分类准确性。在支持向量机中,支持向量是训练...
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