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机器学习实战笔记(Python实现)-07-分类性能度量指标

1.混淆矩阵 下图是一个二类问题的混淆矩阵,其中的输出采用了不同的类别标签 常用的衡量分类性能的指标有: 正确率(Precision),它等于 TP/(TP+FP) ,给出的是预测为正例的样本中的真正正例的比例. 召回率(Recall),他等于 TP/(TP+FN),给出的是预测为正例的真实正例占所有真实正例的比例. 2.ROC曲线 图中的横轴是伪正例的比例(假阳率=FP/(FP+TN)),而纵轴是真正例的比例(真阳率=TP/(TP+FN)).ROC曲线给出的是当阈值变化时假阳率和真阳率的变化情…

机器学习实战笔记(Python实现)-07-模型评估与分类性能度量

1.经验误差与过拟合 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”(error rate),即如果在m个样本中有a个样本分类错误,则错误率E=a/m:相应的,1-a/m称为“精度”(accuracy),即“精度=1一错误率”.更一般地,我(学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”(error),学习器在训练集上的误差称为“训练误差”(training error)或“经验误差”(empirical error),在新样本上的误差称为“泛化误差”(generaliza…

机器学习实战笔记(Python实现)-02-决策树

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机器学习实战笔记(Python实现)-06-AdaBoost

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机器学习实战笔记(Python实现)-05-支持向量机(SVM)

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机器学习实战笔记(Python实现)-04-Logistic回归

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机器学习实战笔记(Python实现)-03-朴素贝叶斯

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机器学习实战笔记(Python实现)-01-K近邻算法(KNN)

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机器学习实战笔记(Python实现)-09-树回归

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机器学习实战笔记(Python实现)-08-线性回归

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