原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要内容:机器学习中常见的几种评价指标,它们各自的含义和计算(注意本文针对二元分类器!) 1.混淆矩阵 True Positive(真正,TP):将正类预测为正类的数目 True Negative(真负, TN):将负类预测为负类的数目 False Positive(假正,FP):将负类预测为正类的数目(Type I error) False Negative(

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/90480140 - 写在前面 本科毕业设计终于告一段落了.特写博客记录做毕业设计(路面裂纹识别)期间的踩过的坑和收获.希望对你有用. 目前有: 1.Tensorflow&CNN:裂纹分类 2.Tensorflow&CNN:验证集预测与模型评价 3.PyQt5多个GUI界面设计 本篇博客主要是评估所训练出来的CNN分类模型的性能.主要有几点:验证集预测.

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

统计角度窥视模型概念 作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖

案例描述 信息系统是否真正减轻业务人员的日常工作量提高工作效率?如何从提供“被动”服务转变为根据客户感知提供“主动”服务,真正实现电网企业对信息系统服务的有效管理?如何构建一套适合企业的信息系统客户服务感知模型,通过模型准确定位信息系统客户服务过程中存在的问题,并通过建立信息系统客户服务管控体系,不断完善和优化运维服务,提高客户服务水平,提升信息系统客户服务满意度?已成为企业有效促进信息化工作水平提高的重要工作. 案例分析 信息系统客户服务感知是指客户对信息系统的体验和感受,反映当前信息系统的质

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.      均方误差(mean squared error,MSE): 2.      平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.      R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型

无论是利用模型对信用申请人进行违约识别,还是对授信申请人进行逾期识别……在各种各样的统计建模中,永远必不可少的一步是对模型的评价,这样我们就可以根据模型评价指标的取值高低,来决定选取哪个模型.本篇主要讲述一下ROC曲线和K-S曲线的区别和联系. 以二分类问题为例,模型输出会出现四种情况: 我们最关心的结果是正确预测的概率和误判率,常见的指标有: (1)True Positive Rate,简称为TPR,计算公式为TPR=TP/(TP+FN)——所有真实的“1”中,有多少被模型成功选出: (2)F

推荐:卡特兰数总结 定义: f(i)表示,从(0,0)出发,到(i,i),每次只能向上或者向右走,并且不越过红线的方案数. 这个图片的点上的数字,其实告诉我们f[i],就可以根据这个n方dp得到. 其实是由这个阶梯推过来的. 也是之后的经典模型 公式: 来自百度百科 定义式: 为什么是对的?考虑第一次走到(y=x)的情况大概图长这样:中间空出一行为了强制必须向上走 这个式子是n^2的,太low了. h(n)=c(2n,n)-c(2n,n-1)(n=0,1,2,...) 这个式子推法: 从A到目标

回归模型的性能的评价指标主要有:RMSE(平方根误差).MAE(平均绝对误差).MSE(平均平方误差).R2_score.但是当量纲不同时,RMSE.MAE.MSE难以衡量模型效果好坏.这就需要用到R2_score,实际使用时,会遇到许多问题,今天我们深度研究一下. 预备知识 搞清楚R2_score计算之前,我们还需要了解几个统计学概念. 若用$y_i$表示真实的观测值,用$\bar{y}$表示真实观测值的平均值,用$\hat{y_i}$表示预测值,则: 回归平方和:SSR $$SSR = \s

GridSearchCV,它存在的意义就是自动调参,只要把参数输进去,就能给出最优化的结果和参数.但是这个方法适合于小数据集,一旦数据的量级上去了,很难得出结果.这个时候就是需要动脑筋了.数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降.它其实是一种贪心算法:拿当前对模型影响最大的参数调优,直到最优化:再拿下一个影响最大的参数调优,如此下去,直到所有的参数调整完毕.这个方法的缺点就是可能会调到局部最优而不是全局最优,但是省时间省力,巨大的优势面前,还是试一试吧,后续可以再拿bagging

在LDA主题模型之后,需要对模型的好坏进行评估,以此依据,判断改进的参数或者算法的建模能力. Blei先生在论文<Latent Dirichlet Allocation>实验中用的是Perplexity值作为评判标准. 一.Perplexity定义 源于wiki:http://en.wikipedia.org/wiki/Perplexity perplexity是一种信息理论的测量方法,b的perplexity值定义为基于b的熵的能量(b可以是一个概率分布,或者概率模型),通常用于概率模型的比

目录 朴素贝叶斯分类(NBC) 程序简介 分类流程 字典(dict)构造:用于jieba分词和槽值替换 数据集构建 代码分析 另外:点击右下角魔法阵上的[显示目录],可以导航~~ 朴素贝叶斯分类(NBC) 这篇博客的重点不在于朴素贝叶斯分类的原理,而在于怎么用朴素贝叶斯分类器解决实际问题.所以这边我就简单介绍以下我们使用的模型. NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单.贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础,使用概率统计的知识对样本数据集进行分类.它假设特征条件之间相互独立,先

http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/classification_evaluate.html 一.引言 分类算法有很多,不同分类算法又用很多不同的变种.不同的分类算法有不同的特定,在不同的数据集上表现的效果也不同,我们需要根据特定的任务进行算法的选择,如何选择分类,如何评价一个分类算法的好坏,前面关于决策树的介绍,我们主要用的正确率(accuracy)来评价分类算法. 正确率确实是一个很好很直观的评价指标,但是有时候正确率高并不能代表一个算法就好.比如某个

SparkMLlib学习分类算法之逻辑回归算法 (一),逻辑回归算法的概念(参考网址:http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/51693836) 逻辑回归与线性回归类似,但它不属于回归分析家族(主要为二分类),而属于分类家族,差异主要在于变量不同,因此其解法与生成曲线也不尽相同.逻辑回归是无监督学习的一个重要算法,对某些数据与事物的归属(分到哪个类别)及可能性(分到某一类别的概率)进行评估. (二),SparkMLlib逻辑回归应用

第一天 基础算法&&数学 day1难度测试 如果要用一个词来形容上午的测试,那真是体无完肤.  成绩: 题目 成绩 评价 T1 50 一般 T2 10 大失所望 T3 0 差 基础算法 递推 :指通过观察.归纳,发现较大规模问题和较小规模问题之间的关系,用一些数学公式表达出来,在一些教材中,也称为计数DP.递推的模型最主要有:斐波那契数列,卡特兰数,bell数,错排等等. 递归 :所谓递归,是指函数"自己调用自己"的一种编程方法,在解决一个问题时,如果发现问题能拆解为一

SparkMLlib分类算法之逻辑回归算法 (一),逻辑回归算法的概念(参考网址:http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/51693836) 逻辑回归与线性回归类似,但它不属于回归分析家族(主要为二分类),而属于分类家族,差异主要在于变量不同,因此其解法与生成曲线也不尽相同.逻辑回归是无监督学习的一个重要算法,对某些数据与事物的归属(分到哪个类别)及可能性(分到某一类别的概率)进行评估. (二),SparkMLlib逻辑回归应用 1

网络模型mAP计算实现代码 一.mAP精度计算 这里首先介绍几个常见的模型评价术语,现在假设我们的分类目标只有两类,计为正例(positive)和负例(negtive)分别是: 1)True positives(TP):  被正确地划分为正例的个数,即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数(样本数): 2)False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数,即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数: 3)False negatives(FN):被错误地划分为负例的个数,即实际为正

十分钟学习自然语言处理概述 作者:白宁超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛.笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述.关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理.(本文原创,转载注明出处:十分钟学习自然语言处理概述  ) 1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现.文本挖掘的准备工作由文本收集.文本分

大数据之行,始于足下:谈谈语料库知多少 作者:白宁超 2016年7月20日13:47:51 摘要:大数据发展的基石就是数据量的指数增加,无论是数据挖掘.文本处理.自然语言处理还是机器模型的构建,大多都是基于一定量的数据,数据规模达到一定程度,采用基于规则方法或者概率统计学的方法进行模型构建,感兴趣知识的获取才更有意义.那么,是不是数据足够大就是大数据了?是不是数据足够多就构成语料库了?往往一个模型好坏跟训练数据或者检验数据的语料库息息相关.本文笔者带你走进语料库的世界,在随后模型构建过程避免一些

对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了. 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习啦.:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归. 数据的介绍在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant 数据的下载地址在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/ma