一.MSE.RMSE.MAE 思路:测试数据集中的点,距离模型的平均距离越小,该模型越精确 # 注:使用平均距离,而不是所有测试样本的距离和,因为距离和受样本数量的影响 1)公式: MSE:均方误差 RMSE:均方根误差 MAE:平均绝对误差 二.具体实现 1)自己的代码 import numpy as np from sklearn.metrics import r2_score class SimpleLinearRegression: def __init__(self): ""

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

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

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

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

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

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 =

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

作者:黄永刚 Practical machine learning tricks from the KDD 2011 best industry paper 原文链接:http://blog.david-andrzejewski.com/machine-learning/practical-machine-learning-tricks-from-the-kdd-2011-best-industry-paper/ 研究机器学习的论文通常倾向于提出一种新理论或算法,对于问题背景.数据表示.特征工程

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

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

常见优化Sql查询性能的方法有哪些? 1.查询条件减少使用函数,避免全表扫描 2.减少不必要的表连接 3.有些数据操作的业务逻辑可以放到应用层进行实现 4.可以使用with as 5.使用“临时表”暂存中间结果 6.不要把SQL语句写得太复杂 7.不能循环执行查询 8.用 exists 代替 in 9.表关联关系不要太纠结 10.查询多用索引列取查,用charindex或者like[0-9]来代替%%

DevExpress ChartControl加载大数据量数据时的性能优化方法有哪些? 关于图表优化,可从以下几个方面解决: 1.关闭不需要的可视化的元素(如LineMarkers, Labels等): Series.View.LineMarkerOptions.Visible =false. 2. 关闭图表的滚动与缩放功能,手动调整范围,这样将大大减少所需计算的个数. 3. 将 ChartControl.RefreshDataOnRepaint属性设为false 4. 将 ChartContr

概述 对于网络的行为,可以简单划分为 3 条路径:1) 发送路径,2) 转发路径,3) 接收路径,而网络性能的优化则可基于这 3 条路径来考虑.由于数据包的转发一般是具备路由功能的设备所关注,在本文中没有叙述,读者如果有兴趣,可以自行学习(在 Linux 内核中,分别使用了基于哈希的路由查找和基于动态 Trie 的路由查找算法).本文集中于发送路径和接收路径上的优化方法分析,其中的 NAPI 本质上是接收路径上的优化,但因为它在 Linux 的内核出现时间较早,而它也是后续出现的各种优化方法的基

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,这里涉及的不多,这部分可以参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入H

数据库访问性能优化 数据库的连接和关闭 访问数据库资源需要创建连接.打开连接和关闭连接几个操作.这些过程需要多次与数据库交换信息以通过身份验证,比较耗费服务器资源. ASP.NET中提供了连接池(Connection Pool)改善打开和关闭数据库对性能的影响.系统将用户的数据库连接放在连接池中,需要时取出,关闭时收回连接,等待下一次的连接请求.连接池的大小是有限的,如果在连接池达到最大限度后仍要求创建连接,必然大大影响性能.因此,在建立数据库连接后只有在真正需要操作时才打开连接,使用完毕后马上

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,可参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 下面是本文总结的第一部分内容:表的设计相关的优化方法. 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据, 直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空

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