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评价算法模型的好坏
如何
评价
机器学习
算法的优劣
?
答:
用来衡量二分类模型的指标有如下:
1、准确率(Accuracy)正确预测的样本数占总样本数的比例
。2、精确率(Precision)正确预测为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例。3、召回率(Recall)正确预测为正例的样本数占实际为正例的样本数的比例。4、F1-score:精确率和召回率的调和平均数,同时考虑了...
怎样
评价算法的优劣
?
答:
3、正确性 算法的正确性是评价一个算法优劣的最重要的标准
。4、可读性 算法的可读性是指一个算法可供人们阅读的容易程度。5、健壮性 健壮性是指一个算法对不合理数据输入的反应能力和处理能力,也称为容错性。
模型评价
指标总结
答:
ROC曲线越接近左上角(true positive rate=1,false positive rate=0),代表模型性能越好。同P-R曲线一样,一般通过ROC曲线下的面积(auc)来判断
模型的好坏
。AUC越大,代表模型性能越好,若AUC=0.5,即ROC曲线与45度角线重合,表示模型的区分能力与随机猜测没有差别。4、回归模型的
评价
指标 1、均...
数学
模型
在
评价
中有哪些优点和缺点?
答:
( 2 )算法在总体上较为简单,只利用了几个公式,便于理解
。( 3 )准确性高,利用统计所得数据可以完全求得最后结果。( 4 )能客观的反应北京市水资源短缺的风险,防止主观偏差。( 5 )考虑全面、充分(列举20项风险指标),几乎包含所有影响因素。数学模型的缺点是:( 1 )当主成分的因子负荷的符号有...
模型
效果
评价
答:
模型参数:
算法
过程中学习的属于这个
模型的
参数(kNN中没有模型参数,回归算法有很多模型参数)。 如何选择最佳的超参数,这是机器学习中的一个永恒的问题。在实际业务场景中,调参的难度大很多,一般我们会业务领域知识、经验数值、实验搜索等方面获得最佳参数。
评价
分类结果:精准度、混淆矩阵、精准率、召回率、F1 Score、RO...
分类
模型的评价
指标
答:
准确率(Accuracy)准确率是最直观且常用的
评价
指标,用于衡量
模型
预测正确的样本占总样本的比例。计算公式为:准确率 = (预测正确的样本数 / 总样本数) × 100%。例如,如果一个模型在100个样本中预测正确了90个,那么其准确率为90%。然而,准确率有时可能不够全面,因为在不平衡的数据集中,...
机器学习中的
评价
指标
答:
AP是衡量
模型
在单个类别上平均精度
的好坏
,mAP则是衡量模型在所有类别上平均精度的好坏,每一个类别对应有一个AP,假设有n个类别,则有n个AP,分别为:AP1,AP2,…,APn, mAP就是取所有类别 AP 的平均值,即: mAP= (AP1+ AP2+…+ APn)/n 8、综合
评价
指标F-Measure F-Measure又称F-Score,是召回率R和精...
第二章
模型
评估与选择
答:
此外为了区分,又称模型评估选择的数据集为 验证集 。例如在估计某训练
模型的
泛化能力时,会将数据集划分为训练集和验证集,其中验证集的结果主要用于调参。 性能度量主要用于对机器学习模型性能的量化评估。不同的模型,使用不同的度量方法结果会不同。所以说
评判
结果是相对的 ,
模型好坏
取决于
算法
、数据和任务需求。
【基础概念】准确率和召回率
答:
【
算法模型的
本质】算法模型的本质,是基于输入的各类变量因子,通过计算规则(模型or公式),得出预测结果。典型的预测结果比如:(通过历史行为&偏好预测)用户对某条信息点击的可能性、(通过历史行为&偏好预测)用户的自然人口属性如性别等。【如何判定
模型的好坏
】准确率和召回率的评估,是验证算法模型...
评价-分类
算法的评价
指标
答:
事实上一个
模型
大部分时候是很难做到精确率和召回率两全的,有可能追求完美的精确率但是召回率很低,反之也一样,为了同时最大化精确率和召回率,可以用F1值对分类模型进行
评价
: 这个值肯定是在小于1的范围以内,原则上越大越好了。ROC曲线是显示分类
算法
真正率和假正率之间折中的一种可视化方法,...
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评判算法的好坏不必考虑
衡量一个算法的好坏的标准是
评价算法的五个标准