Python机器学习：评价分类结果001准确度和混淆矩阵

极度偏斜数据集

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机器学习-------评价分类结果
准确度的陷阱和混淆矩阵和精准率召回率准确度的陷阱准确度并不是越高说明模型越好,或者说准确度高不代表模型好,比如对于极度偏斜(skewed data)的数据,假如我们的模型只能显示一个结果A,但是1 ...
机器学习知识总结 —— 10. 评价模型的优劣方法与混淆矩阵
文章目录 1. 如何评价一个模型的好坏 2. 与「混淆矩阵」有关的几个评价指标 2.1. 查准率/准确率 2.2. 查全率/召回率/查出率 3. 什么是PR曲线 1. 如何评价一个模型的好坏评价一个 ...
模型评价ROC\AUC\查准率\查全率\F-score\混淆矩阵\KS曲线\PR曲线等
文章目录一.ROC_AUC 1.1 ROC_AUC 概念 1.2 常见评价指标 1.3 sklearn.metrics.roc_curve()参数解释 1.4 ROC_AUC 曲线二.混淆矩阵 2 ...
分类模型性能评价指标：混淆矩阵、F Score、ROC曲线与AUC面积、PR曲线
以二分类模型为例:二分类模型最终需要判断样本的结果是1还是0,或者说是positive还是negative. 评价分类模型性能的场景: 采集一个称之为测试集的数据集: 测试集的每一个样本由特征数据及其 ...
医学图像多分类的评价指标（包括混淆矩阵，metrics.classification_report等）
最近在做一个四分类的医学图像分类,记录下到处凑来的分类效果评价指标吧: y_true,y_pred,outProb 都是列表发现了一个问题:metrics.classification_report ...
python根据品种散点图鸢尾花_[Python机器学习]鸢尾花分类机器学习应用
1.问题简述假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣.她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据: 花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米. 她还有一些鸢尾花的测量数据, ...
Python机器学习-多元分类的5种模型
最近上了些机器学习的课程,于是想透过Kaggle资料集来练习整个资料科学专案的流程,在模型训练阶段,虽然听过许多分类模型,但不是很了解其各别的优缺点与适合的使用时机,所以想来整理一篇文章,统整上课学习 ...
python机器学习之分类预测
目录逻辑回归水位判断案例引入逻辑回归计算原理逻辑回归单次项逻辑回归代码示例二阶项及以上项式的边界函数计算和绘制二阶多项式逻辑回归案例尝试用一阶函数画出边界二阶项逻辑回归 K近邻分类模型 ...
Python机器学习：逻辑回归001什么是逻辑回归

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