错误率 在常见的具体机器学习算法模型中,一般都使用错误率来优化loss function来保证模型达到最优. \[错误率=\frac{分类错误的样本}{样本总数}\] \[error=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} I(f(x_{i})\neq y_{i})\] 但是错误率有一个严重的缺点: 错误率会掩盖样本如何被错误分类事实,这样对于有的问题很难进行下一步的分析 混淆矩阵 confusion matrix 真正例: True Positive 真反例: True Nega

在IJCAI 于2015年举办的竞赛:Repeat Buyers Prediction Competition 中, 很多参赛队伍在最终的Slides展示中都表示使用了 AUC 作为评估指标:     那么,AUC是什么呢? AUC是一个机器学习性能度量指标,只能用于二分类模型的评价.(拓展二分类模型的其他评价指标:logloss.accuracy.precision)   对于二分类问题,可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例(true positive).假正例(false

评估指标 Evaluation metrics 机器学习性能评估指标 选择合适的指标 分类与回归的不同性能指标 分类的指标(准确率.精确率.召回率和 F 分数) 回归的指标(平均绝对误差和均方误差) 混淆矩阵(confusion matricess) 一.选择合适的指标 评估模型是否得到改善,总体表现如何 在构建机器学习模型时,我们首先要选择性能指标,然后测试模型的表现如何.相关的指标有多个,具体取决于我们要尝试解决的问题. 此外,在测试模型时,也务必要将数据集分解为训练数据和测试数据.如果不区

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

混淆矩阵 介绍这些概念之前先来介绍一个概念:混淆矩阵(confusion matrix).对于 k 元分类,其实它就是一个k x k的表格,用来记录分类器的预测结果.对于常见的二元分类,它的混淆矩阵是 2x2 的. 假设要对 15 个人预测是否患病,使用 1 表示患病,使用 0 表示正常.预测结果如下: 预测值: 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 真实值: 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 将上面的预测结果转为混淆矩阵,如下: 上图展示了一个二

http://blog.csdn.net/u012089317/article/details/52156514 ,y^)=1nsamples∑i=1nsamples(yi−y^i)2

原创博文,转载请注明出处! 1.ROC曲线介绍 ROC曲线适用场景 二分类任务中,positive和negtive同样重要时,适合用ROC曲线评价 ROC曲线的意义 TPR的增长是以FPR的增长为代价 2.ROC曲线绘制 纵坐标为TPR TPR(True Positive Rate)真正确率,即模型正确识别正例的比例,TPR=TP/(TP+FN) 横坐标为FPR FPR(False Positive Rate)假正确率,即模型错误将反例识别为正例的比例,FPR=FP/(FP+TN) ROC曲线的

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

Several classification metrics for ML/DM methods. 主要解释下机器学习(或数据挖掘)中的几个度量指标. 1. 关于 "TN/TP/FN/FP" 在预测过程中,经常会出现这几个名词,先是解释下字面意思: TN: True Negative (真负),被模型预测为负的样本,模型预测对了 TP: True Positive (真正),被模型预测为正的样本,模型预测对了 FN: False Negative (假负),被模型预测为负的样本,模型预测

一篇文章就搞懂啦,这个必须收藏! 我们以图片分类来举例,当然换成文本.语音等也是一样的. Positive 正样本.比如你要识别一组图片是不是猫,那么你预测某张图片是猫,这张图片就被预测成了正样本. Negative 负样本.比如你要识别一组图片是不是猫,那么你预测某张图片不是猫,这张图片就被预测成了负样本. TP 一组预测为正样本的图片中,真的是正样本的图片数. TN: 一组预测为负样本的图片中,真的是负样本的图片数. FP: 一组预测为正样本的图片中,其实是负样本的图片数.又称"误检&quo

from sklearn.metrics import mean_absolute_error,mean_squared_error #模型选择回归问题性能度量mean_absolute_error模型 def test_mean_absolute_error(): y_true=[1,1,1,1,1,2,2,2,0,0] y_pred=[0,0,0,1,1,1,0,0,0,0] print("Mean Absolute Error:",mean_absolute_error(y_tr

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.model_selection imp

摘要: NLP重要评价准则之一——BLEU,真的完美无缺么? 刚接触自然语言处理的朋友通常会问我:当系统的输出是文本,而非对输入文本进行某种分类,如何对该系统进行评估.当模型的输入是文本信息,输出也是文本信息时,我们称之为序列到序列问题,也可称为字符串转换问题. 序列到序列建模是解决NLP中较难任务的核心,它包括: 1. 自动文摘(Text Summarization): 2. 文本简化(Text simplification): 3. 问答(Question answering): 4. 聊天

文章目录 1.错误率与精度 2.查准率.查全率与F1 2.1 查准率.查全率 2.2 P-R曲线(P.R到F1的思维过渡) 2.3 F1度量 2.4 扩展 性能度量是用来衡量模型泛化能力的评价标准,错误率.精度.查准率.查全率.F1.ROC与AUC这7个指标都是分类问题中用来衡量模型泛化能力的评价标准,也就是性能度量.本文主要介绍前五种度量,ROC与AUC讲解见超强整理,超详细解析,一文彻底搞懂ROC.AOC. 性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不同的评

文章目录 1.背景 2.ROC曲线 2.1 ROC名称溯源(选看) 2.2 ROC曲线的绘制 3.AUC(Area Under ROC Curve) 3.1 AUC来历 3.2 AUC几何意义 3.3 AUC计算 3.4 理解AUC的意义 3.4.1 从Mann-Whitney U test角度理解 3.4.2 从AUC计算公式角度理解 3.4.3 一句话介绍AUC 3.5 为什么用AUC 3.6 AUC的一般判断标准 1.背景 很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测(比如比较简单的逻辑回

SpringBoot第十二集:度量指标监控与异步调用(2020最新最易懂) Spring Boot Actuator是spring boot项目一个监控模块,提供了很多原生的端点,包含了对应用系统的自省和监控的集成功能,比如应用程序上下文里全部的Bean.运行状况检查.健康指标.环境变量及各类重要度量指标等等,以图形化界面的方式展示这些信息,通过这些监控信息,我们就能随时了解应用的运行情况了. 作用:可以通过监控运行状态检查获取应用的运行状态,潜在问题等.可以更具这些且在风险对项目进行优化,排除

在之前的一篇日志中,我简单总结了调用Understand的Perl API的方法,这里再简单总结一些经验: 在SciTools\doc\manuals\pdf目录下的understand_api.pdf文件中,已经在第27页给出了获得一个Function的圈复杂度的示例.但往往我们想获取更多的度量指标,但可能并不知道Understand能够提供的度量指标,以及度量指标名称.下面以Java的方法(method)度量指标为例进行下总结,可以简单地通过这段代码: foreach $file ($db-

回归问题的典型性能度量是均方根误差(RMSE:Root Mean Square Error).如下公式. m为是你计算RMSE的数据集中instance的数量. x(i)是第i个实例的特征值向量 ,y(i)是其label(期望的模型输出).如下: X是包含了所有实例的特征值(不包含label)的矩阵.每行代表一个实例,并且每行等于x(i)向量的转置:(x(i))T . 下图矩阵中的第一行为2中向量的转置(列向量变为行向量). h是预测函数,当输入是某实例的特征向量x(i) ,应用函数之后,结果为

原创博文,转载请注明出处! 1.AUC AUC(Area Under ROC Curve),即ROC曲线下面积. 2.AUC意义 若学习器A的ROC曲线被学习器B的ROC曲线包围,则学习器B的性能优于学习器A的性能:若学习器A的ROC曲线和学习器B的ROC曲线交叉,则比较二者ROC曲线下的面积大小,即比较AUC的大小,AUC值越大,性能越好. 3.sklearn中计算AUC值的方法 形式: from sklearn.metrics import roc_auc_score auc_score =

Hive  count 多个度量指标,带有  distinct ,注意点!!! 比如  select  organid, ppi, count(id1) as num1, count(distinct  id2) as num 2   from  table   group by   organid, ppi这样的 SQL 语句,在hive里面执行操作,会导致  num1  的 数值可能存在误差!!!! 在生产环境中,不建议count 多个度量指标,带有  distinct,这样写SQL  X