Micro Average vs Macro average Performance in a Multiclass classification setting

【Micro Average vs Macro average Performance in a Multiclass classification setting】的更多相关文章

Micro Average vs Macro average Performance in a Multiclass classification setting

整理摘自 https://datascience.stackexchange.com/questions/15989/micro-average-vs-macro-average-performance-in-a-multiclass-classification-settin/16001 Micro- and macro-averages (for whatever metric) will compute slightly different things, and thus their i…

机器学习--Micro Average,Macro Average, Weighted Average

根据前面几篇文章我们可以知道,当我们为模型泛化性能选择评估指标时,要根据问题本身以及数据集等因素来做选择．本篇博客主要是解释Micro Average,Macro Average,Weighted Average．这三者常用于多分类任务,他们的计算方法有细微的差别,因此在各自表示的含义和适用场景上也有细微的差别 Micro Average Micro Average会考虑到所有类别的贡献．举个例子, 假设我们有四个类A,B,C,D. 通过模型预测得到了预测值: 真实值:A, A, A, A, B…

Spark2.0机器学习系列之5：随机森林

概述随机森林是决策树的组合算法,基础是决策树,关于决策树和Spark2.0中的代码设计可以参考本人另外一篇博客: http://www.cnblogs.com/itboys/p/8312894.html随机森林Spark中基于Pipeline和DataFrame的代码编写和决策树基本上是一样的,只需要将classifer换一下可以了,其它部分是一模一样的,因此本文不再对代码进行注释分析. 随机森林模型可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去,从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果.…

Spark2.0机器学习系列之3：决策树

概述分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构. 决策树可以看为一个if-then规则集合,具有“互斥完备”性质 .决策树基本上都是采用的是贪心(即非回溯)的算法,自顶向下递归分治构造. 生成决策树一般包含三个步骤: 特征选择决策树生成剪枝决策树算法种类决策树主要有 ID3, C4.5, C5.0 and CART几种, ID3, C4.5, 和CART实际都采用的是贪心(即非回溯)的算法,自顶向下递归分治构造.对于每一个决策要求分成的组之间的“差异”最大.各种决策树算法之间…

Micro和Macro性能学习【转载】

转自:https://datascience.stackexchange.com/questions/15989/micro-average-vs-macro-average-performance-in-a-multiclass-classification-settin 1.计算方式不同 A macro-average will compute the metric independently for each class and then take the average (hence t…

Maximum Average Subarray

Given an array with positive and negative numbers, find the maximum average subarray which length should be greater or equal to given length k. Example Given nums = [1, 12, -5, -6, 50, 3], k = 3 Return 15.667 // (-6 + 50 + 3) / 3 = 15.667 利用队列建立窗口 pu…