〔Day14〕機器學習的模型評估 | 就愛喝咖啡
![〔Day14〕機器學習的模型評估](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
〔Day14〕機器學習的模型評估-LogisticRegression、RandomForest、Tree...終於到了實作天,今天將會教導大家如何評估模型,準備好我們就開始囉~ ...
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機器學習統計方法 | 就愛喝咖啡
2018年7月10日 — 機器學習-統計方法: 模型評估-驗證指標(validation index). 這篇主要是說「怎麼評估我們訓練出來的模型,成效(performance)好不好」。 Read More
[Day18] 深入探討機器學習模型 | 就愛喝咖啡
昨天介紹了機器學習模型的偏差,今天我們繼續就同樣議題深入探討。 Statistical Measurements and acceptable tradeoffs. 昨天討論了這個混淆矩陣,今天來舉一個案例 ... Read More
[Day10] 評估模型指標 | 就愛喝咖啡
想知道我們Training出來的模型好壞, 就要選用適當指標來評估, ... 實際情況(幫助測量); 數字小於1,且越小越好; 參考:什麼是平均絕對誤差、常見機器學習評估指標 Read More
〔Day14〕機器學習的模型評估 | 就愛喝咖啡
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使用機器學習解決問題的五步驟 | 就愛喝咖啡
2023年1月31日 — 當模型完成訓練後,我們就可以來評估模型的好壞,也就是看看模型的訓練成果如何,我們稱之為「模型評估」(Model Evaluation)。 模型評估的概念. 在建立 ... Read More
機器學習模型評估指標-confusion matrix, precision | 就愛喝咖啡
在機器學習的分類領域中,常使用混淆矩陣(confusion matrix)的元素加以計算精確率(precision)及召回率(recall),用於判斷該模型的表現。. “機器學習模型評估 ... Read More
机器学习模型评估指标 | 就愛喝咖啡
机器学习模型评估指标 · 1、混淆矩阵 · 2、准确率(Accuracy) · 3、错误率(Error rate) · 4、精确率(Precision) · 5、召回率(Recall) · 6、F1 score · 7、ROC曲线 · 8、AUC Read More
機器學習 | 就愛喝咖啡
2020年12月5日 — 1. 二分類模型的評估指標 · 混淆矩陣Confusion Matrix · 準確度(Accuracy) · 精確度(Precision)與召回率(Recall) · F1-Score · ROC 曲線. Read More
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