简介:本文将全面解析模型评价指标,包括准确率、混淆矩阵、轻量化指标等,并通过YOLOv5训练结果分析,帮助读者深入理解模型性能。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在机器学习和深度学习的应用中,如何评估模型的性能是至关重要的。选择合适的评价指标是确保模型准确...
一、回归模型评价指标 回归模型常用的评价指标可分为以下三大类：第1类：回归模型拟合优度的评价指标，包括R方与调整后R方值；第2类：回归模型拟合值与真实值的差异程度的评价指标，常用的包括MSE、RMSE、MAE、MAPE；第3类：极大似然法的估计准则，包括AIC值和BIC值。接下来，分别进行介绍说明。1、拟合优度R方 ...
分类模型评价指标 以二分类模型为例,根据预测标签和实际标签的组合,可以得到如下图的混淆矩阵。 混淆矩阵 其中TP表示实际为真,预测也为真的数量。FP、FN、TN依次类推。记忆技巧: 第一个字母表示是否预测正确。用T、F表示。 第二个字母表示预测结果,用P、N表示。 通过混淆矩阵,可以得到下面评价分类模型的常见指标...
其中常用的评价指标有准确率(accuracy),准确性可以用来衡量一个模型是否能够成功识别出真实的目标类别,它是模型评估的基石。其次是召回率(recall),它衡量的是模型能够正确召回多少正确的类别,如果模型没有错误标记掉那些属于正确类别的样本,召回率会很高。F1(f-measure) 则是一种综合度量措施,它以精度和召回率为基础...
1,二分类模型的评价指标 基础知识 对于二分类而言,样本有正负样本之分(Positive,Negative),而预测则有对错之分(True,False),所以可用过如下表来表示 则 TP:真正例,真阳性。样本是正例,预测为正,分类正确 FP:假正例,假阳性。样本是负例,预测为正,分类错误。误诊 ...
5.金融场景中的指标(KS,ROC,AUC) KS:在风控中,KS常用于评估模型区分度。区分度越大,说明模型的风险排序能力(ranking ability)越强。 K-S曲线与ROC曲线类似,不同在于: ROC曲线将真正例率和假正例率作为横纵轴; K-S曲线将真正例率和假正例率都作为纵轴,横轴则由选定的阈值来充当。 公式如下KS=max(TPR−...
模型评价指标 混淆矩阵 positive,negative 是指预测的结果是正例还是反例 true,false是指预测的正确与否 TP:正样本预测正确 TN:负样本预测正确 FP:正样本预测错误 FN:负样本预测错误 准确率(Accuracy) 查全率和查准率都是从正样本出发来说, 查准率的分母是预测的所有positivie...
模型评价指标(混淆矩阵,AUC,ROC) 一、评价分类结果 分类算法的评价:仅仅使用分类准确度可靠吗? 问题:有一个癌症预测系统,输入体检信息,可以判断是否有癌症。预测准确度:99.9%,是好?是坏? 假如癌症产生的概率只有0.1%,我们的系统预测所有人都是健康,即可达到99.9的准度率! 因此对于极度偏斜(Skewed Data)的数据,...
模型评价指标 准确度、精确度、召回率、F1值作为评估指标,经常用到分类效果的评测上。 精确度:可以理解为预测出的东西有多少是用户感兴趣的; 召回率:可以理解为用户感兴趣的东西有多少被预测出来; F1值:综合精确度和召回率两个指标。 TP(True Positives):真正例,预测为正例而且实际上也是正例;...
模型评价指标—KS 对于分类模型,在建立好模型后,我们想对模型进行评价,常见的指标有混淆矩阵、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。也可以自己定义函数,把模型结果分割成n(100)份,计算top1的准确率、覆盖率。 之前阐述了混淆矩阵,本文阐述KS的原理和Python实现实例,其它指标会在后续文章中详尽阐述,敬请期待。