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」。
![機器學習統計方法](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
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)
模型評估指標 機器學習模型評估 評估模型好壞 python模型評估 深度學習模型評估 f1 score多少算好 模型評估指標英文 機器學習準確率 python模型評估 評估模型好壞 深度學習模型評估 分類模型評估 機器學習評估指標 機器學習模型選擇 模型評估指標英文 深度學習模型選擇 機器學習模型評估 深度學習評估指標 f1 score多少算好 機器學習預測數值 AI 模型 指標 準確度評估 模型評估指標 圖貝塔極品咖啡菜單 頂客來咖啡菜單 彼得好咖啡東門永康店 彼得好咖啡公司 艸 蘊 ig DM Cafe Q morning 手作輕食/咖啡插座 哈瓦那咖啡廳 美麗華店
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
相關資訊整理