機器學習統計方法 | 就愛喝咖啡
![機器學習統計方法](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
2018年7月10日—機器學習-統計方法:模型評估-驗證指標(validationindex).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」。
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分類指標這邊會是大宗,主要原因是除了機器學習之外,很多臨床研究或是統計研究也會用到這邊的指標,不一定是機器學習才會用到,後續會繼續說明為什麼。
分類這邊我們可以很直接知道,分類大概可以分成二元分類(binary case)和多元分類(multiclass case),所有的分類問題都可以先產生出一個稱為混淆矩陣(Confusion matrix)的東西,然後從這個矩陣在去算出一些成效指標。
二元分類這邊介紹會比較多,主要原因是醫學臨床和統計學用比較多,所以會有很多名詞,如果只是想要看分類的指標可以直接看多元指標。
二元分類(binary case)指標二元混淆矩陣(Confusion matrix)
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