准确率

精确率(precision)

召回率(recall，也称为查全率)

调回平均

对于一般分类问题，有训练误差、泛化误差、准确率、错误率等指标

对于常见的二分类问题，样本只有两种分类结果，将其定义为正例与反例。

那么在进行分类时，对于一个样本，可能出现的分类情况共有四种:

样本为正例，被分类为正例，称为真正类(TP)

样本为正例，被分类为反例，称为假反类(FN)

样本为反例，被分类为正例，称为假正类(FP)

样本为反例，被分类为反例，称为真反类(TN)

准确率

准确率：分类模型正确分类的样本数（包括正例与反例）与样本总数的比值

精确率(precision)

模型正确分类的正例样本数与总的正例样本总数（即正确分类的正例样本数目与错误分类的正确样本数目之和）的比值

召回率(recall，也称为查全率)

模型分类正确的正例样本数与分为正确类的样本总数（分类正确的正例和分类正确的反例之和）的比值

调回平均

分类效果评价（机器学习）相关推荐

K-Means聚类算法 — 算法原理、质心计算、距离度量、聚类效果评价及优缺点
分类知识分类是根据样本某些属性或某类特征(可以融合多类特征),把样本类型归为已确定的某一类别中.机器学习中常见的分类算法有:SVM(支持向量机).KNN(最邻近法).Decision Tree( ...
垃圾邮件分类快速理解机器学习中的朴素贝叶斯（Naive Bayes）
贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来.因此,学习贝叶斯方法,是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口. 其实 ...
rpn风险等级评价准则_2019一建经济学习重点：技术方案经济效果评价
2019年一级建造师备考正在进行中,你是在看教材还是在刷题呢?今天优路教育小编是来送干货的,教材太厚,知识点太乱,那就来看这里的考点总结吧.接下来小编带大家一起学习<工程经济>第一章工程经 ...
sklearn保存svm分类模型_机器学习100天-Day1601线性支持向量机分类
说明:本文依据<Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南>完成,所有版权和解释权均归作者和翻译成员所有,我只是搬运和做注解. 第五章是对支持向量机SVM的系统介绍,阐述支 ...
python + sklearn ︱分类效果评估——acc、recall、F1、ROC、回归、距离
之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现六大分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F ...
python 分类算法_python机器学习之KNN分类算法
本文为大家分享了python机器学习之KNN分类算法,供大家参考,具体内容如下 1.KNN分类算法 KNN分类算法(K-Nearest-Neighbors Classification),又叫K近邻算 ...
java毕业设计程序设计类课程的课堂教学效果评价系统Mybatis+系统+数据库+调试部署
java毕业设计程序设计类课程的课堂教学效果评价系统Mybatis+系统+数据库+调试部署 java毕业设计程序设计类课程的课堂教学效果评价系统Mybatis+系统+数据库+调试部署本源码技术栈: ...
R语言基于Bagging算法(融合多个决策树)构建集成学习Bagging分类模型、并评估模型在测试集和训练集上的分类效果（accuray、F1、偏差Deviance）：Bagging算法与随机森林对比
R语言基于Bagging算法(融合多个决策树)构建集成学习Bagging分类模型.并评估模型在测试集和训练集上的分类效果(accuray.F1.偏差Deviance):Bagging算法与随机森林对比 ...
ML之分类预测：机器学习中多分类预测数据集可视化(不同类别赋予不同颜色)设计思路及代码实现
ML之分类预测:机器学习中多分类预测数据集可视化(不同类别赋予不同颜色)设计思路及代码实现目录机器学习中多分类预测数据集可视化(不同类别赋予不同颜色)设计思路及代码实现代码实现

分类效果评价（机器学习）

准确率

精确率(precision)

召回率(recall，也称为查全率)

调回平均

分类效果评价（机器学习）相关推荐

最新文章

热门文章