[机器学习]模型评价参数，准确率，召回率，F1-score

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[机器学习]模型评价参数，准确率，召回率，F1-score

很久很久以前,我还是有个建筑梦的大二少年,有一天,讲图的老师看了眼我的设计图,说:"我觉得你这个设计做得很紧张".当时我就崩溃,对紧张不紧张这样的评价标准理解无能.多年后我终于明白老师当年的意思,然鹅已经跳坑计算机系了.现在我依然对建筑系那玄幻的评价标准敬而远之,看我们大CS的评价标准,就是这么明明白白,n^2的算法复杂度就是不如lgn的!妈妈再也不用担心我紧张--- 截张图吧: 截图from: <learning scikit-learn machine learning in…

机器学习笔记－－classification_report&精确度/召回率/F1值

https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/78788864 准确率=正确数/预测正确数=P 召回率=正确数/真实正确数=R F1 F1值是精确度和召回率的调和平均值:…

Andrew Ng机器学习课程笔记--week6(精度&召回率)

Advice for applying machine learning 本周主要学习如何提升算法效率,以及如何判断学习算法在什么时候表现的很糟糕和如何debug我们的学习算法.为了让学习算法表现更好,我们还会学习如何解决处理偏态数据(skewed data). 以下内容部分参考我爱公开课-Advice for applying machine learning 一.内容概要 Evaluating a learning algorithm Deciding what to try next(决定…

机器学习入门-混淆矩阵-准确度-召回率-F1score 1.itertools.product 2. confusion_matrix(test_y, pred_y)

1. itertools.product 进行数据的多种组合 intertools.product(range(0, 1), range(0, 1)) 组合的情况[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1] 2. confusion_matrix(test_y, pred_y) # 构造混淆矩阵混淆矩阵是TP(正的预测成正的), FP(正的预测成负的), TN(负的预测成负的), FN(负的预测成正的) 从混淆矩阵中,我们可以很清楚的看出这个信息,这是一个信用欺诈的案例,…

准确率,召回率,F值,ROC,AUC

度量表 1.准确率 (presion) p=TPTP+FP 理解为你预测对的正例数占你预测正例总量的比率,假设实际有90个正例,10个负例,你预测80(75+,5-)个正例,20(15+,5-)个负例实际上你的准确率为75/80=0.9375,但这个评价指标有什么问题呢,想想就知道,这里你并没有用到实际的正例数,那么仅仅靠你猜中的正例作为分母,你并不知道实际的正例有多少,你看召回率为75/90=0.83,就是说你的猜测局限于预测范围 2.召回率 (recall)r=TPTP+FN…

吴裕雄 python 机器学习——模型选择参数优化暴力搜索寻优GridSearchCV模型

import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridS…

吴裕雄 python 机器学习——模型选择参数优化随机搜索寻优RandomizedSearchCV模型

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