文章目录 1. 特征工程归一化类别特征编码高维组合特征的处理组合特征文本表示模型Word2Vec 2. 模型评估精确率与召回率的权衡回归模型的评价指标ROC曲线余弦距离余弦距离是否是一个严格定义的距离？模型评估的方法超参数调优过拟合和欠拟合 3. 经典算法SVMLR决策树 4. 降维PC
目录 一、分类问题 二、回归问题 三、聚类 四、信息检索 五、总结 在使用机器学习算法过程中，针对不同的问题需要不用的模型评估标准，这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。 一、分类问题 1、混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例
对于二分类问题，机器预测的和实际的还是会有所偏差，所以我们引入以下几个概念来评价分类器的优良。 一、TP、TN、FP、FN概念 首先有关TP、TN、FP、FN的概念。大体来看，TP与TN都是分对了情况，TP是正类，TN是负类。则推断出，FP是把错的分成了对的，而FN则是把对的分成了错的。（我的记忆
15 机器学习模型评估指标–机器学习基础理论入门 7.1 回归问题评估指标 绝对误差 绝对误差为预测点与真实点之间距离之差的绝对值的平均值，即： 均方误差 均方误差为预测点与实际点之间距离之差平方和的均值，即 因为绝对误差不是光滑的函数，所以一般都是使用均方误差作为回归问
文章来源：https://blog.csdn.net/wf592523813/article/details/95202448 1 二分类评价指标 准确率，精确率，召回率，F1-Score， AUC, ROC, P-R曲线 1.1 准确率（Accuracy） 评价分类问题的性能指标一般是分类准确率，即对于给定的数据，分类正确的样本数占总样本数的比例。 注意：准确率这一指标
一、逻辑回归理论：关注代码上线 Hypothesis Function（假设函数）：1.0/(1+exp(-inX)) Cost Function（代价函数）： 通过梯度下降法，求最小值。 weights(系数矩阵)=weights+alpha（固定值）*dataMatrix（特征指标）*error（真实值-预测值） 二、运行效果 第一组： 第二组： 第三组： 三、python代码
https://ww2.mathworks.cn/help/stats/perfcurve.html?searchHighlight=AUC&s_tid=srchtitle#bunsogv-scores [X,Y,T,AUC] = perfcurve(labels,scores,posclass);
ROC曲线是Receiver Operating Characteristic Curve的简称，中文名为“受试者工作特征曲线”。ROC曲线源于军事领域，而后在医学领域应用甚广，“受试者工作特征曲线”这一名称也正是来自于医学领域。 ROC曲线的横坐标为假阳性率（False Positive Rate，FPR）；纵坐标为真阳性率（True Positive
参考链接： http://www.voidcn.com/article/p-ppgpswof-bvw.html if __name__ == '__main__': from sklearn import metrics import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(0).clf() # plt.close()将完全关闭图形窗口，其中plt.clf()将清除图形-
分类器评价指标主要有：1，Accuracy2，Precision3，Recall4，F1 score5，ROC 曲线6，AUC7，PR 曲线 混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别。 真正(True Positive , TP)：被
ROC AUC 所有评价指标总结 https://medium.com/@pkqiang49/%E4%B8%80%E6%96%87%E7%9C%8B%E6%87%82%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8C%87%E6%A0%87-%E5%87%86%E7%A1%AE%E7%8E%87-%E7%B2%BE%E5%87%86%E7%8E%87-%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E7%8E%87-f1-roc%E6%9B%B2%E7%BA%BF-auc%
ROC曲线是一个分类模型效果好坏评判的的可视化表示。 在这篇文章中，我将分三个步骤头开始构建ROC曲线。 步骤1:获取分类模型预测 当我们训练一个分类模型时，我们得到得到一个结果的概率。在这种情况下，我们的例子将是偿还贷款的可能性。 概率通常在0到1之间。价值越高，这个人就
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 前言 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。 AUC介绍 AUC(Area
题目来源1：中国科学技术大学的牛友fancyjiang https://www.nowcoder.com/discuss/406334?type=all&order=time&pos=&page=1 题目来源2：烟台大学的牛友，@连续。 文章参考：请看原文。哈哈，博主比较急，就没有去参考英文原文，全是从中文博客上学来的。 本文是给狮子大开口要了我150元咨询费的
需要指出的是，KS是在放贷样本上评估的，放贷样本相对于全量申贷样本永远是有偏的。如果风控系统处于裸奔状态（相当于不生效，随机拒绝），那么这个偏差就会很小；反之，如果风控系统做得越好，偏差就会越大。因此，KS不仅仅只是一个数值指标，其背后蕴藏着很多原因，值得我们结合业务去认真分析。 当K
为什么roc_auc_score()和auc()有不同的结果？ 以为两者都只计算ROC曲线下的面积. 最佳答案 AUC并不总是ROC曲线下的面积.曲线下面积是某个曲线下的(抽象)区域,因此它比AUROC更通用.对于不平衡类,最好找到精确回忆曲线的AUC. 请参阅sklearn source for roc_auc_score： def roc_a
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26293316 比如, 我已经初步训练好了一个模型,现在我想用这个模型从海量的无标记数据集挖掘出某一类数据A,并且想要尽量不包含其他所有类B 但我挖掘出的结果必然包含错误的,我拿出的A越多,同时附带的分类错数据B也就越多, 一般,拿出的A占总体比例越大
之前各位的回答从各个角度解释了AUC的意义和计算方法，但是由于本人实在愚钝，一直没能参透AUC的意义和计算方法之间的联系，直到刚才突然有所顿悟，本着尽量言简意赅、浅显易懂的原则，在这里记录一下。 首先，在试图弄懂AUC和ROC曲线之前，一定，一定要彻底理解混淆矩阵的定义！！！ 混淆矩阵中有
假设现在有一个二分类问题，先引入两个概念： 真正例率（TPR）：正例中预测为正例的比例 假正例率（FPR）：反例中预测为正例的比例 再假设样本数为6，现在有一个分类器1，它对样本的分类结果如下表（按预测值从大到小排序）
1. 选择合适的参数 1. 调模参数：指算法中要通过模型训练得出的参数 2. 超参数：指人为可以指定的参数 3. 交叉验证(cross validation) : sklearn.model_selection.cross_val_score(要验证的参数,x_train,y_train,cv(指定几折参数)) 交叉验证是验证选择最优单个超参数,在选择出最优
在分类预测算法中，我们往往有以下四种情况： 1. 正确预测成错误（FPR，假阴性率） 2. 正确预测成正确（TPR，真阳性率） 3. 错误预测成正确（FNR，假阴性率） 4. 错误预测成错误（TNR，真阴性率） 我们对其中的TPR和FPR较为关注，每次计算都能够计算出来这两个值。如果说我们得预测算法是个二分类算法
概述 前面几节讲的是linear regression的内容，这里咱们再讲一个非常常用的一种模型那就是classification，classification顾名思义就是分类的意思，在实际的情况是非常常用的，例如咱们可以定义房价是否过高，如果房价高于100万，则房价过高，设置成true；如果房价低于100万，则房价不高，target就
ROC全称Receiver operating characteristic。 定义 TPR：true positive rate，正样本中分类正确的比率，即TP/(TP+FN)，一般希望它越大越好 FPR：false negtive rage，负样本中分类错误的比率，即FP/(FP+TN)，一般希望它越小越好 ROC曲线：以FPR作为X轴，TPR作为y轴 roc_curve函数的原理及计算方式 要
1.混淆矩阵（一级指标） 以分类模型中最简单的二分类为例，对于这种问题，我们的模型最终需要判断样本的结果是0还是1，或者说是positive还是negative。我们通过样本的采集，能够直接知道真实情况下，哪些数据结果是positive，哪些结果是negative。同时，我们通过用样本数据跑出分类型模型的结果，也可
参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46714763 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是：每次看书的时候都很明白，但回过头就忘了，经常容易将概念弄混。还有的朋友面试之
