机器学习—— 评价指标

el/2024/3/2 10:48:21

一、分类指标

1、准确率和召回率
准确率(Precision)是你给出的正确结果数占你给出的所有结果数的比例。
召回率(Recall)是你给出的正确结果数占所有正确结果数的比例。
比如:池塘里共有200生物,其中鱼140,虾30,乌龟30。假如你第一次捕到70鱼,20虾,10乌龟。其中鱼是我们所关注的重点,那么此时准确率跟召回率结果如下:
准确率:70 /(70+20+10)=70%
召回率:70 / 140 =50%
假如全部捕获那么结果为:
准确率:140 / 200 =70%
召回率: 140 /140 =100%
综合评价指标[F-Measure]:为了评判准确率跟召回率的好坏而建立的准确率(P)与召回率(R)之间的关系。
在这里插入图片描述
当a=1的时候就是最常见的F1
在这里插入图片描述
当F1较大时说明实验方法比较有效。
2、对数损失(Log Loss)
在这里插入图片描述

3、杰卡德相似系数

杰卡德相似系数可用于对样本多个标签进行分类的情况,对于样本i![yi](https://img-blog.csdnimg.cn/20190730095756832.)为预测结果,Yi为真是结果,则第i个样本的杰卡德相似系数可以表示为:![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190730095739884.)


二、拟合

在这里插入图片描述


http://www.ngui.cc/el/4466216.html

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