机器学习模型点评是机器学习流程中的一个重要环节，它协助确认模型的质量和功能。以下是几种常用的机器学习点评目标：

1. 准确率（Accuracy）： 准确率是分类问题中最常用的点评目标，它表明模型正确猜测的样本数量占总样本数量的份额。公式为： $$ text{Accuracy} = frac{text{TP} text{TN}}{text{TP} text{FP} text{FN} text{TN}} $$ 谈判，TP表明真实例，TN表明真负例，FP表明假正例，FN表明假负例。

2. 准确率（Precision）： 准确率表明模型猜测为正例的样本中，真实例的份额。公式为： $$ text{Precision} = frac{text{TP}}{text{TP} text{FP}} $$

3. 召回率（Recall）： 召回率表明模型正确猜测为正例的样本占一切正例样本的份额。公式为： $$ text{Recall} = frac{text{TP}}{text{TP} text{FN}} $$

4. F1分数（F1 Score）： F1分数是准确率和召回率的谐和均匀数，用于平衡准确率和召回率的重要性。公式为： $$ text{F1 Score} = 2 times frac{text{Precision} times text{Recall}}{text{Precision} text{Recall}} $$

5. ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）： ROC曲线是点评二分类模型功能的一种图形办法，它展现了不同阈值下的真实例率（True Positive Rate，TPR）和假正例率（False Positive Rate，FPR）之间的联系。

6. AUC（Area Under the ROC Curve）： AUC是ROC曲线下的面积，用于量化模型功能。AUC值越挨近1，模型功能越好。

7. 均方差错（Mean Squared Error，MSE）： 均方差错用于回归问题，它表明模型猜测值与实践值之间差的平方的均匀值。公式为： $$ text{MSE} = frac{1}{n} sum_{i=1}^{n} ^2 $$ 谈判，$ y_i $是实践值，$ hat{y}_i $是猜测值，n是样本数量。

8. 均方根差错（Root Mean Squared Error，RMSE）： RMSE是MSE的平方根，它具有与实践值相同的量纲，更简略解说。公式为： $$ text{RMSE} = sqrt{text{MSE}} $$

9. 均匀绝对差错（Mean Absolute Error，MAE）： 均匀绝对差错用于回归问题，它表明模型猜测值与实践值之间差的绝对值的均匀值。公式为： $$ text{MAE} = frac{1}{n} sum_{i=1}^{n} |y_i hat{y}_i| $$

10. R2（RSquared）： R2用于回归问题，它表明模型对数据的解说程度。R2值越挨近1，模型功能越好。公式为： $$ R^2 = 1 frac{sum_{i=1}^{n} ^2}{sum_{i=1}^{n} ^2} $$ 谈判，$ bar{y} $是实践值的均匀值。

挑选适宜的点评目标取决于具体的运用场景和需求。在实践运用中，或许需求归纳考虑多个目标来全面点评模型功能。

机器学习点评目标概述

在机器学习范畴，点评目标是衡量模型功能的重要东西。它能够协助咱们了解模型在练习数据上的体现，以及模型对新数据的泛化才能。本文将具体介绍机器学习中的常用点评目标，并剖析其适用场景和优缺点。

准确率（Accuracy）

准确率是衡量模型猜测正确率的目标，计算公式为：准确率 = (TP TN) / (TP TN FP FN)，谈判TP代表真阳性，TN代表真阴性，FP代表假阳性，FN代表假阴性。准确率简略直观，易于了解，但它在处理不平衡数据集时或许会发生误导。

召回率（Recall）

召回率是指模型正确辨认正样本的份额，计算公式为：召回率 = TP / (TP FN)。召回率重视的是模型对正样本的辨认才能，适用于正样本较为重要的场景。

准确率（Precision）

准确率是指模型猜测为正样本的样本中，实践为正样本的份额，计算公式为：准确率 = TP / (TP FP)。准确率重视的是模型猜测正样本的准确性，适用于负样本较为重要的场景。

F1分数（F1 Score）

F1分数是准确率和召回率的谐和均匀，计算公式为：F1分数 = 2 (准确率 召回率) / (准确率 召回率)。F1分数归纳考虑了准确率和召回率，适用于对两者都较为重视的场景。

混杂矩阵（Confusion Matrix）

混杂矩阵是一种以表格方式展现模型猜测成果与实践成果之间联系的东西。它绵亘四个元素：真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）。经过剖析混杂矩阵，咱们能够更直观地了解模型的功能。

ROC曲线与AUC

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是一种以真阳性率（True Positive Rate，TPR）为纵坐标，假阳性率（False Positive Rate，FPR）为横坐标的曲线。AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下方的面积，用于衡量模型的分类才能。AUC值越高，模型的分类才能越强。

穿插验证（Cross-Validation）

穿插验证是一种点评模型功能的办法，经过将数据集划分为多个子集，轮番将谈判一个子集作为测验集，其他子集作为练习集，然后点评模型在不知道数据上的体现。常用的穿插验证办法有K折穿插验证和留一法穿插验证。

过拟合与欠拟合

过拟合是指模型在练习数据上体现杰出，但在新数据上体现较差。欠拟合是指模型在练习数据和新数据上体现都较差。为了防止过拟合和欠拟合，咱们能够采纳以下办法：

添加练习数据量

简化模型结构

运用正则化技能

调整学习率

机器学习点评目标是衡量模型功能的重要东西。本文介绍了常用的点评目标，绵亘准确率、召回率、准确率、F1分数、混杂矩阵、ROC曲线与AUC、穿插验证等。在实践运用中，咱们需求依据具体问题挑选适宜的点评目标，并采纳相应办法防止过拟合和欠拟合。

未经允许不得转载：全栈博客园 » 机器学习点评目标,机器学习点评目标概述