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机器学习：模型评估与选择
模型评估与选择 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。 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。 训练误差/经验误差：学习器在训练集上的误差。 泛化误差：在新样本上的误差。 2、评估方法 ⭐留出法：直接将数据集划分为两个互模型评估
查准率、查全率与F1 PR曲线： 若一个学习器的 P-R 曲线被另一个学习器的曲线完全包住，则可断言 后者的性能优于前者，比如A优于C。 平衡点(Break-Event Point ，简称 BEP)处 查全率=查准率，当两个学习器的PR曲线相交时，基于BER，我们可以认为A优于B。但BER太过简化，我们通常用F1来衡量。机器学习笔记1——经验误差、模型评估方法和性能度量
关于模型的评估 文章目录 关于模型的评估经验误差错误率经验误差过拟合和欠拟合 模型评估方法留出法交叉验证法交叉验证的特例——留一法自助法 性能度量精度和错误率查全率和查准率受试者工作特征——ROC曲线代价敏感错误率和代价曲线期望总体代价和代价曲线 经验西瓜书笔记 第一二章
西瓜书笔记 第一章 绪论 机器学习：利用“数据”作为“经验”形式，让计算机在计算数据时产生 “模型”，然后根据得到的“经验”模型来对新的情况作出判断。 基本术语 样本：记录中对一个事件或对象的描述 数据集：一组记录的集合 属性：反映时间或对象在某方面的表现或性质 样本空间：所有属目标检测理论（2）———精确度（查准率）、召回率（查全率）
根据上一篇随笔：目标检测理论（1），我们已经明白了两个概念：IOU（交并比）和NMS（非极大值抑制）。 这里我们继续介绍两个概念： Precision(准确度): 模型预测的所有目标中，预测正确的比例。 Recall(召回率): 所有真实目标中，模型预测正确的目标比例。 在目标检测中，其机器学习笔记：模型评估
分类模型性能评估指标混淆矩阵混淆矩阵就是把模型对样本的预测结果统计成如下表格的形式 混淆矩阵一般都是针对二分类问题，如果是多分类问题，则可以把需要关注的那个类别作为正类，其他类别作为负类，就可转化为二分类问题 混淆矩阵中的四个值： True Positive(TP)：被模型预测为正的【渝粤教育】 国家开放大学2020年春季 1130卫生法学 参考试题
试卷代号：1133 2 0 2 0年春季学期期末统一考试 文献检索 试题（开卷） 2020年7月 一、单项选择题（每小题2分，共30分，每小题仅有一项答案正确，请将正确答案的序号填在括号内） 1.下列哪一项不属于情报的特点？（） A.保密性 B.时效性 C.传递性 D.公开性 2.下面哪个是先组式规范检索语言？（） A.单元统计学习：模型评估与选择--查准率与查全率（python代码）
对于模型的性能度量存在多种方式，评价分类器性能的指标一般是分类准确率，其定义是：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。 对于二分类问题常用的评价指标是精确率(precision)与召回率（recall),通常以关注的类为正类，其余类为负类。分类器在测试数据集上的预性能度量
1. 查准率、查全率和F1 分类混淆矩阵 正 反 正 TP（正真例） FN（假反例） 反 FP（假正率） TN（真反例）机器学习——性能度量|Day2（续）
Day2讲到得PR图用于判定和比较学习器的性能，但单纯的通过概念性的比较和质性研究是无法很好的判断出通用方面某两个学习器的性能优劣的。因此人们设计了一些综合考虑查准率、查全率的性能度量。 “平衡点”（Break-Even Point,简称BEP）就是这样一个度量 。它是“查准率=查全率”时机器学习-实验评估方法与性能度量
机器学习-实验评估方法与性能度量 本博文为《机器学习-周志华》的学习笔记。 在现实任务中，我们往往有多种学习算法可供选择，甚至对同一个学习算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。我们该选择哪一个学习算法、使用哪一种参数配置呢？这就是机器学习中的模型选择问题学习日志-2021.09.25
学习日志-2021.09.25 今日进展（笔记） Q-learning（基于值的算法） 使用了时间差分法（融合了蒙特卡洛和动态规划）能够进行off-policy的学习 算法描述: 初始化 Q = {} while Q 未收敛: 初始化状态S，开始新一轮的游戏 while S!=结束: 使用策略\(π\)，获得第一课 机器学习基本概念
文章目录 一、机器学习分类 监督学习：分类与回归无监督学习：聚类与降维二、机器学习常见术语 一、机器学习分类 机器学习主要分为监督学习和无监督学习，监督学习中数据有标注，可供学习，无监督学习中数据没有标注。 1.监督学习 对于监督学习，如果理解查全率(precision)与查准率(recall)
理解查全率与查准率 1. 概念解读2. F 1 F_1 F1度量3.【机器学习】搞清楚机器学习的TP、FN、FP、TN，查全率和查准率，P-R曲线和ROC曲线的含义与关系
最近重新学习了一下机器学习的一些基础知识，这里对性能度量涉及到的各种值与图像做一个总结。 西瓜书里的这一部分讲的比较快，这些概念个人感觉非常绕，推敲了半天才搞清楚。 这些值分别是： 1、混淆矩阵中的：TP FN FP TN 其实很简单，真实情况有两种可能：正（T）和反（F）；预测结果有两种可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 在计评价指标（metrics）
文章目录 评价指标（metrics）参考文档precision(查准率P)、recall（查全率R）、sensitive（灵敏度、敏感性、真阳率）、specificity（特效度、特异性、真阴率）ROC、AUC画图：（1-specificity，sensitivity）使用sklearn计算 查准率-查全率曲线（P-R图）、AUPRF1-score其他评价指标 评价指标（metric目标检测理论
目标检测模型评价标准 1.准确率 accuracy:正确预测的正反例数 / 总数,对应错误率，评估模型的全局准确程度，不能全面评价模型； 正样本负样本判断为正TP FP判断为负FN TN TP （True Positive，真阳性）：算法给出正样本，事实上也是正样本，即正确检测到目标 TN （True Negative，真阴性）：算法给出负样【机器学习】机器学习算法的常用评价指标
目录 一、问题要求二、概念三、解决问题四、参考 一、问题要求 假如准备招标采购一套宿舍行人目标图像识别系统，选择2家公司的产品来测试。测试手段是：从学生宿舍区一段监控视频中识别男生的人数。 实验结果如下： 算法1（产品1）的检测结果：检测出“男生”人数82人，其中78人为男生准确率(Accuracy) | 查准率(Precision) | 查全率(Recall)
目录 样本 识别结果 指标计算 Accuracy（准确率） Precision（精确率、查准率） Recall （召回率、查全率） 为什么要不同的指标？ 综合评价 (F-Score) 在机器学习中，对于一个模型的性能评估是必不可少的。准确率(Accuracy)、查准率(Precision)、查全率(Recall)是常见的基本指标。 为了方便说机器学习01-----模型评估与选择
一、经验误差与过拟合 错误率：分类错误的样本占总样本的比例精度：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训练误差：学习器在训练集上的误差泛化误差：在新样本上的误差过拟合：学习器把训练的样本学习的“太好”率的时候，很可能已经把训练样本的本身的一些特【西瓜书plus】性能度量
文章目录 性能度量1 错误率与精度2 查准率、查全率与F13 ROC与AUC4 代价敏感错误率与代价曲线[4] 性能度量 1 错误率与精度 错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例。 精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例。 精吴恩达机器学习笔记——十一、构建大型模型时的技巧
吴恩达机器学习笔记——十一、构建大型模型时的技巧 1 合理选择特征2 要建立合适的误差分析指标3 不对称分类/偏斜类4 数据量问题 1 合理选择特征 对于文本分类问题，我们选择特征时应该多方面考虑，比如： 单词首字母大小写十分认为是两个特征单词词缀不同是否认为是两个单词（s整理分类评价指标【TPR、TNR、pre、F1、混淆矩阵】
特异度（specificity）与灵敏度（sensitivity） https://www.jianshu.com/p/7919ef304b19 查全率（Recall），查准率（Precision），灵敏性（Sensitivity），特异性（Specificity），F1，PR曲线，ROC，AUC的应用场景 https://www.e-learn.cn/content/qita/2520407 （具体其他指标见网址，这里直拿出recall，pre，sen，sp[机器学习]机器学习常用的模型评估方法
目录 混淆矩阵 正确率 精确率 召回率 灵敏度 伪阳性率 特异度 P-R曲线： F1-值 ROC曲线 AUC面积 均方误差 均方根误差 平均绝对误差 混淆矩阵 实际值\预测值 预测值 Positive Negative 实际值 Positive TP FN Negative FP TN TP： 真阳性，即实际为阳性，预测为阳性