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机器学习模型评价指标及R实现
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该评价指标使用的便是欧式距离。 RMSE虽然广为使用，但是其存在一些缺点，因为它是使用平均误差，而平均值对异常点（outliers）较敏感，如果回归器对某个点的回归值很不理性，那么它的误差则较大，从而会对RMSE的值有较大影响，即平均值是非鲁棒的。
决定系数（Coefficient of Determination）R2：目标的变化由特征引起的比例 模型的R2值上升很多，那就说明这个特征和目标有关。 表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征，用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标。
文章浏览阅读3.8k次，点赞8次，收藏52次。文章目录一、分类评价指标1.精确率 (Precision)2.召回率 (Recall)3.准确率 (Accuracy)4.F1_score二、回归评价指标1.平方根误差 (RMSE)2.均方误差 (MSE)3.平均绝对误差 (MAE)4.R方值 (R2_score)一、分类评价指标混淆矩阵真实\预测正例反例正例TP (真正例)FN (假反例)反例FP (假正例 ...
对于不同的数据类型，使用的评价指标是不一样的，对于不同的评价指标，它所衡量的侧重点也是不一样的。 比如，回归模型中常用的两个指标是均方根误差（root mean squared error，RMSE）和决定系数（coefficient of determination，又名R 2），RMSE是衡量模型准确性的，而R ...
R语言编程基础、R语言可视化、R语言进行数据操作、R语言建模、R语言机器学习算法实现、R语言统计理论方法实现。 本系列会坚持完成下去，请大家多多关注点赞支持，一起学习~，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅交流学习!
对多个随机保持样本的模型评估，然后用结果的均值来评价整个模块的性能 1、交叉验证： k折交叉（k折cv）：将数据分割成k个完全分割开的部分，目前一般将k设为10.（也就是每一折包含数据的10%），机器学习模型使用剩下的90%建立模型。
这里先引入模型评价相关的概念以及相应的公式，让大家一个大概的理解，知道有这么一回事，在后续文章中我将结合具体实例进行详细的讲解。 一、分类评价指标 混淆矩阵TP: 将正例预测为正例（预测正确） FN: 将正例…
机器学习模型评价指标及R实现1.ROC曲线考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。 对一个二分问题来说，会出现四种情况。
机器学习模型评价指标及R实现 1.ROC曲线考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。 对一个二分问题来说，会出现四种情况。
混淆矩阵（Confusion Matrix）混淆矩阵是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。 简单来说，混淆矩阵就是一张表格。 他的四个基础指标如下： TP(true positive):真实值是positive，预测值也是p…