在评估不同的机器学习模型的好坏时，需要用到一些评价和指标。其中有监督学习主要包括两类：分类问题和回归问题。可以根据两者输出类型不同，进行简单区别。Classification 分类: 给定类别选项，函数输出正确选项，单选或者多选。输出是类别，离散值。Regression 回归：函数的output是数字（scalar），可以选择线性模型，或者非线性模型。输出是数字，连续值。一、分类评价指标1.1混淆
引言： 在我们建模的时候，我们要去选择出我们最棒的模型，就比如昨天的波士顿房价预测采用xgbt里面，我们最后需要选择出表现最好的那棵树，那怎么去评价好坏？ 这是一个回归问题，我们采用了rmse，但可以使用的评价标准还以用r2,mse,mae甚至是mape。甚至R2的评价比RMSE更客观！cv_results
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2024-05-10 17:52:06
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Regression Testing
[原创]什么是回归测试所谓回归测试，即就是在软件生命周期中，只要软件发生了改变，就可能给该软件产产生问题；所以，每当软件发生变化时，
我们就必须重新测试现有的功能，以便确定修改是否达到了预期的目的，检查修改是否破坏原有的正常功能。
其实仅单纯从英文单词Regress很好理解:return to a worse or
文章目录1. 评价指标的种类2. 分类任务的评价指标2.1 分类任务的一些概念（1） 交并率(IoU, Intersection over Union)（2）NMS（3）TP、FP、FN、TN与混淆矩阵2.2 准确率(Accuracy)2.3 精确率与召回率(Precision ， Recall)2.4 F1分数2.5 G分数2.6 AP和mAP2.7 ROC与AUC（1）ROC（2）AUC3.
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2024-05-06 15:34:37
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# 回归任务评价指标及其在Python中的实现
回归分析是统计学中重要的一部分，它用于研究因变量与自变量之间的关系。在实际的数据分析中，我们经常需要评估回归模型的表现，以判断模型是否能准确预测目标变量。本文将介绍常用的回归任务评价指标，并提供相应的Python代码示例。
## 一、回归任务评价指标
在回归任务中，常用的评价指标包括：
1. **均方误差（MSE, Mean Squared
本文解释了为什么逻辑回归在分类问题上比线性回归更好，还有两个为什么线性回归不适合的原因： 1.预测值是连续的，不是概率 2.使用线性回归进行分类时对不平衡数据敏感 可以使用线性回归解决分类问题吗？ 假设我们创建了一个完美平衡的数据集（如应有的一切），其中包含客户列表和用于确定客户是否已购买的标签。 在数据集中，有20个客户。 10位年龄介于10到19之间购买的客户，10位年龄介
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2024-08-07 02:46:23
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目录1 分类任务 (Classification)1.1 准确率 (Accuracy)1.2 精确率 (Precision)1.3 召回率 (Recall)1.4 F1分值1.5 ROC曲线( Receiver Operating Characteristic)1.6 AUC曲线（Area Under the Curve）2 回归任务 (Regression)2.1 MAE误差2.2 MSE误差
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2024-04-15 13:24:27
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python数据挖掘课程】十八.线性回归及多项式回归分析四个案例分享
#2018-03-30 18:24:56 March Friday the 13 week, the 089 day SZ SSMR
1.线性回归预测Pizza价格案例
2.线性回归分析波士顿房价案例
3.随机数据集一元线性回归分析和三维回归分析案例
4.Pizza数据集一元线性回归和多元线性回归分析
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2023-10-23 10:05:49
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来公司实习，没想到，还能学习一下之前一直不愿意接触的meta，哈哈哈。理论知识没消化完全，大致意思是根据某一题目得到目标文献，根据outcome是二分类，选择RR,OR,RD；连续性资料选择均数差或标准均数差有一个Q异质性检验，α设0.1，p＞α，各纳入研究（included studies）无异质性，采用固定效应（方差倒数法，M-H（）p＜α，有异质性，采用随机效应。（dersimonian-l
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2024-08-03 19:08:03
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本文是《机器学习宝典》第 3 篇，读完本文你能够掌握分类与回归算法的评估指标。PS：文末附有练习题 读完机器学习算法常识之后，你已经知道了什么是欠拟合和过拟合、偏差和方差以及贝叶斯误差。在这篇给大家介绍一些机器学习中离线评估模型性能的一些指标。当我们训练得到了多个模型之后，如何衡量这几个模型的性能呢？也就是说我们需要一个能够衡量模型“好坏”的标准，我们称之为评估指标。在对比不同的模型效果时，使用
分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared。分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared。MSE和MAE适用于误差相对明显的时候，大的误差也有比较高的权重，RMSE则是针对误差不是很明显的时候；MAE是一个线性的指标，所有个体差异在平均值上均等加权，所以它更加凸显出异常值，相比MSE；RM
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2023-11-20 08:57:17
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对于使用机器学习解决的大多数常见问题，通常有多种可用的模型。每个模型都有自己的独特之处，并随因素变化而表现不同。每个模型在“验证/测试”数据集上来评估性能，性能衡量使用各种统计量如准确度（accuracy），精度（precision），召回率（recall）等。选择的统计量通常针对特定应用场景和用例。 对于每个应用场景，选择一个能够客观比较模型的度量指标非常重要。这篇文章将介绍目标检测（Objec
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2024-02-18 13:48:50
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sklearn.metrics.explained_variance_score explained_variance_score(y_true, y_pred, sample_weight=None, multioutput=’uniform_average’) 可释方差得分，表征数学模型中，残差的方差在整个数据集所占的比重的变量，计算公式如下：参数: y_true : 真实目标值的向量或者矩
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2024-03-28 10:14:26
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目录 1、概念1.1、前提2、评价指标（性能度量）2.1、分类评价指标2.1.1 值指标-Accuracy、Precision、Recall、F值2.1.2 相关曲线-P-R曲线、ROC曲线及AUC值 2.2、回归评价指标2.2.1 可释方差得分 2.2.2 平均绝对误差 MAE （Mean absolute error） 2.2.3 均方差 MSE （Me
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2024-04-05 21:10:56
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准确率 （Accuracy），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，ROC + AUC。1. 准
原创
2021-12-15 18:10:49
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目标检测评价指标混淆矩阵（confusion matrix）可谓是贯穿了整个目标检测评价体系，衍生了一系列的目标检测评价指标，如精确率(precision)，准确率(accuracy)，召回率(recall)，F1-score，ROC-AUC指标，Ap(平均正确率)，MAp(mean average precisioon)，IOU(intersect over union)等一系列常见评价指标。下
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2024-03-08 10:44:57
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一、简介目标检测是一个分类和回归都有的一个任务。通过混淆矩阵(TP, TN, FP, FN)，可以计算出 Precision ( P ), Recall ( R ), Accuracy, F1-Score;IOU 预测的 bbox 和 GT box的交并比.P-R曲线： P和R越高越好，但一般是矛盾的，PR曲线下方的面积AUC(Area Under Curve) 越大说明越好。目标检测中的P-R通
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2024-02-24 11:42:35
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除了MSE 和MAE外回归还有什么重要的指标吗？R2 score & Adjusted R2 score我们用一个回归问题来介绍这些指标，我们的其中输入是工作经验，输出是薪水。下图显示了为预测薪水而绘制的线性回归线。1、平均绝对误差（MAE）：平均绝对误差 (MAE) 是最简单的回归度量。它将每个实际值和预测值的差值相加，最后除以观察次数。 为了使回归模型被认为是一个好的模型，MAE 应该
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2024-03-07 23:22:48
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摘要：为了评价模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。前言为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。对于分类和回归两类监督模型，分别有各自的评判标准。不同的问题和不同的数据集都会有不同的模型评价指标，比
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2024-02-12 21:57:29
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摘要及声明1：本文主要介绍Treynor-Mauzy（TM）模型，将TM模型所衡量的择时能力延伸到业绩非线性特征上； 2：本文主要为理念的讲解，模型也是笔者自建，文中假设与观点是基于笔者对模型及数据的一孔之见，若有不同见解欢迎随时留言交流；3：笔者原则是只做干货的分享，后续将更新更多内容，但工作学习之余的闲暇时间有限，更新速度慢还请谅解；4：模型实现基于pytho
