【模型评价指标】分析模型评价常用指标
常用的聚类模型评价指标:
ARI评价法(兰德系数)、AMI评价法(互信息)、V-measure评分、FMI评价法、轮廓系数 等
常用的分类模型评价指标:
准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值(F1 Value)、ROC和AUC 等
常用的回归模型评价指标:
平均绝对误差、均方误差、中值绝对误差、可解释方差值 等
【模型评价指标】分析模型评价常用指标相关推荐
- 图像评价常用指标(PSNR、SSIM、LPIPS 、FID、Recall)
最近需要测试图像的指标,然后特意去关注了一下相关的信息,然后主要用的评价指标为: 1.PSNR 和 SSIM 去看:图像质量评价指标: PSNR 和 SSIM_马鹏森的博客-CSDN博客_psnr范围 ...
- python程序题求roc-auc是一种常用的模型评价指标_模型评价方法
第五章 模型评价方法 5.1 模型的评价方法介绍 5.1.1~5 accuracy,precision,recall,F1-score,ROC曲线 分别画图举例,要说出应用场景,例如什么情况用什么评价 ...
- 评价PE基金绩效的常用指标IRR、MIOC、DPI、TVPI意义
评价PE基金绩效的常用指标 作为信息系统,辅助管理层决策是重要的功能之一.前文介绍了PE基金管理系统的建设,对PE业务的运转有了一些了解,但没有介绍如何评价PE基金的绩效,而这是管理层作出重大决策的主 ...
- 机器学习算法常用指标总结
点击上方"小白学视觉",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达 机器学习性能评价标准是模型优化的前提,在设计机器学习算法过程中,不 ...
- 语义分割的常用指标详解
1 混淆矩阵 假设有6个类别,L为10个真实标签的取值,P为对应的预测的标签值,先计算对应的n(类别数,这里假设为6)xL+P: bin的值一定是分类数的平方.混淆矩阵先将真实标签和预测标签抻成一维向 ...
- 机器学习分类模型评价指标详述
问题建模 机器学习解决问题的通用流程:问题建模--特征工程--模型选择--模型融合 其中问题建模主要包括:设定评估指标,选择样本,交叉验证 解决一个机器学习问题都是从问题建模开始,首先需要收集问题的资 ...
- 机器学习笔记(5)——模型评价指标
机器学习笔记(5)--模型评价指标 本文部分图片来源网络或学术论文,文字部分来源网络与学术论文,仅供学习使用. 目录 机器学习笔记(5)--模型评价指标 1.精确率.召回率.准确率.错误率 混淆矩阵 ...
- 分类器模型评价指标之ROC曲线
来源:分类器模型评价指标 An introduction to ROC analysis Spark mllib 自带了许多机器学习算法,它能够用来进行模型的训练和预测.当使用这些算法来构建模型的时候 ...
- 分类模型评价指标说明
分类模型评价指标说明 分类涉及到的指标特别容易搞混,不是这个率就是那个率,最后都分不清谁是谁,这份文档就是为此给大家梳理一下. 文章目录 分类模型评价指标说明 混淆矩阵 例子 混淆矩阵定义 混淆矩阵代 ...
最新文章
- HTTP Referer 防外链
- python课程与c+课程有什么不同-Python学习之二:Python 与 C 区别
- css3之border-image
- ActionScript 3.0 组件!
- java 去除 quot,JAVA去除web页面传入后台的特殊字符工具类 | 学步园
- Hibernate之Criteria查询
- Quartz是一个任务调度
- 嵌入式操作系统内核原理和开发(等值block内存池设计)
- L1-005 考试座位号 (15 分)—团体程序设计天梯赛
- 操作系统面试知识复习
- 钉钉直播html,钉钉直播功能介绍,钉钉直播步骤详情
- SourceForge下载慢的解决方案
- BS架构与CS架构的区别(最详细)
- java application.doevents_Application.DoEvents()笔记
- Ruby on Rails 教程
- pycharm如何打开历史_如何在pycharm中反转控制台历史顺序以进行复制粘贴?
- Python RSA PKCS#1 转 PKCS#8
- 【转载】测试面试知识点
- Git 与 Github 基础一步入门
- 排序-JAVA实现【四】堆排序