[Day18] 深入探討機器學習模型 | 就愛喝咖啡
![[Day18] 深入探討機器學習模型](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
AUC指摽是分類問題常用的指標,通常分類問題都需要定一個閾值(threshold)來決定分類的類別(通常為機率>0.5判定為1,機率<0.5判定為0);AUC是衡量曲線下的面積,因此 ...
![[Day18] 深入探討機器學習模型](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
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淺談機器學習的效能衡量指標(1) - | 就愛喝咖啡
淺談機器學習的效能衡量指標(1) - | 就愛喝咖啡
初接觸機器學習時,常會給幾個效能衡量指標搞得一個頭兩個大:. 混淆矩陣(Confusion Matrix)。 準確率(Accuracy)、精確率(Precision)、召回率(Recall)、F1 Score、真陽 ... Read More
[Day18] 深入探討機器學習模型 | 就愛喝咖啡
AUC 指摽是分類問題常用的指標,通常分類問題都需要定一個閾值(threshold) 來決定分類的類別(通常為機率> 0.5 判定為1, 機率< 0.5 判定為0); AUC 是衡量曲線下的面積,因此 ... Read More
Day 16 | 就愛喝咖啡
關於分類問題,我們先介紹什麼是混肴矩陣,會在很多機器學習的應用場景看到這個名詞哦! 混肴矩陣(Confusion Matrix). 如果分類問題假設只有分真和假,請看下圖,左邊欄位 ... Read More
淺談機器學習的效能衡量指標(3) | 就愛喝咖啡
機器學習經過訓練(Trainning)、評估(Evaluation)後,就可以得到準確率(Accuracy)、精確率(Precision)、召回率(Recall)、F1 Score、『ROC/AUC 曲線』等各項效能 ... Read More
[Day10] 評估模型指標 | 就愛喝咖啡
是絕對誤差的平均值(絕對值後所求的平均值); 能更好地反映預測值誤差的實際情況(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 ... Read More
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
機器學習模型評估指標-confusion matrix, precision | 就愛喝咖啡
機器學習模型評估指標-confusion matrix, precision, recall, and ,F1-score. [研究進行中][學習紀錄]本篇文章主要紀錄「混淆矩陣」及其衍伸出的評估方法. 在機器學習 ... 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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