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查询Tags标签： 查全率，共有 10条记录-
机器学习：模型评估与选择
模型评估与选择 1、经验误差与过拟合 错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例。 精度=1-错误率。 误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。 训练误差/经验误差：学习器在训练集上的误差。 泛化误差：在新样本上的误差。 2、评估方法 ⭐留出法：直接将数…
2022/6/11 23:52:08 人评论 次浏览 -
西瓜书笔记 第一二章
西瓜书笔记 第一章 绪论 机器学习：利用“数据”作为“经验”形式，让计算机在计算数据时产生 “模型”，然后根据得到的“经验”模型来对新的情况作出判断。 基本术语 样本：记录中对一个事件或对象的描述 数据集：一组记录的集合 属性：反映时间或对象在某方面的表现或性…
2022/1/12 6:06:29 人评论 次浏览 -
西瓜书笔记 第一二章
西瓜书笔记 第一章 绪论 机器学习：利用“数据”作为“经验”形式，让计算机在计算数据时产生 “模型”，然后根据得到的“经验”模型来对新的情况作出判断。 基本术语 样本：记录中对一个事件或对象的描述 数据集：一组记录的集合 属性：反映时间或对象在某方面的表现或性…
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统计学习：模型评估与选择--查准率与查全率（python代码）
对于模型的性能度量存在多种方式，评价分类器性能的指标一般是分类准确率，其定义是：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。 对于二分类问题常用的评价指标是精确率(precision)与召回率（recall),通常以关注的类为正类，其余类为负类。分类器在测…
2021/12/20 14:20:53 人评论 次浏览 -
统计学习：模型评估与选择--查准率与查全率（python代码）
对于模型的性能度量存在多种方式，评价分类器性能的指标一般是分类准确率，其定义是：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。 对于二分类问题常用的评价指标是精确率(precision)与召回率（recall),通常以关注的类为正类，其余类为负类。分类器在测…
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学习日志-2021.09.25
学习日志-2021.09.25 今日进展（笔记）Q-learning（基于值的算法）使用了时间差分法（融合了蒙特卡洛和动态规划）能够进行off-policy的学习算法描述:初始化 Q = {} while Q 未收敛: 初始化状态S，开始新一轮的游戏 while S!=结束: 使用策略…
2021/9/26 6:10:51 人评论 次浏览 -
学习日志-2021.09.25
学习日志-2021.09.25 今日进展（笔记）Q-learning（基于值的算法）使用了时间差分法（融合了蒙特卡洛和动态规划）能够进行off-policy的学习算法描述:初始化 Q = {} while Q 未收敛: 初始化状态S，开始新一轮的游戏 while S!=结束: 使用策略…
2021/9/26 6:10:51 人评论 次浏览 -
【机器学习】搞清楚机器学习的TP、FN、FP、TN，查全率和查准率，P-R曲线和ROC曲线的含义与关系
最近重新学习了一下机器学习的一些基础知识，这里对性能度量涉及到的各种值与图像做一个总结。西瓜书里的这一部分讲的比较快，这些概念个人感觉非常绕，推敲了半天才搞清楚。这些值分别是：1、混淆矩阵中的：TP FN FP TN 其实很简单，真实情况有两种可能：正（T）和反（F…
2021/8/27 23:06:05 人评论 次浏览 -
【机器学习】搞清楚机器学习的TP、FN、FP、TN，查全率和查准率，P-R曲线和ROC曲线的含义与关系
最近重新学习了一下机器学习的一些基础知识，这里对性能度量涉及到的各种值与图像做一个总结。西瓜书里的这一部分讲的比较快，这些概念个人感觉非常绕，推敲了半天才搞清楚。这些值分别是：1、混淆矩阵中的：TP FN FP TN 其实很简单，真实情况有两种可能：正（T）和反（F…
2021/8/27 23:06:05 人评论 次浏览 -
【机器学习】机器学习算法的常用评价指标
目录 一、问题要求二、概念三、解决问题四、参考一、问题要求 假如准备招标采购一套宿舍行人目标图像识别系统，选择2家公司的产品来测试。测试手段是：从学生宿舍区一段监控视频中识别男生的人数。 实验结果如下： 算法1（产品1）的检测结果：检测出“男生”人数82人，其…
2021/4/24 22:28:11 人评论 次浏览
