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 ...
KS(Kolmogorov-Smirnov):好坏样本之间累计分布的差值(最大值),用于评估模型的风险区分能力。 好坏样本的累计差异越大,模型的风险区分能力越强,KS指标越大。 2 理解KS的一个小例子 为了便于理解,举一个通俗易懂的小例子(非实际情况)。 现假设有两百个样本,其中100个为逾期客户(标记为1),100个为正常客户(标记为...
F1值是精确率和召回率的调和平均数,它综合考虑了模型的准确性和查全率。F1值越高,说明模型在精确率和召回率上的表现越平衡。在一些要求精确性和查全性都很高的场景下,F1值是一个很好的评价指标。例如,在信息检索领域中,我们希望检索出的结果既准确又全面,这时F1值就显得尤为重要。 总的来说,不同的评价指标适用...
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...
F1 分数综合考虑了准确率和召回率,是一个平衡的评价指标。混淆矩阵能全面展示分类模型的分类情况,便于深入分析。平均绝对误差对异常值较不敏感,适用于特定数据分布。决定系数用于衡量回归模型的拟合优度,数值越接近 1 越好。马修斯相关系数在不平衡分类问题中具有一定优势。精确率关注被预测为正例的样本中真正正例的...
多分类模型的整体性能 当我们评估一个多分类模型的时候,一般不会用具体某一个类的Precision,Recall或者Accuracy去对其进行评价,而是会用一个数值来代表整体性能。 通常会用到的指标是整体准确率。我们可能会想,整体正确率就是对所有类的Accuracy求均值或者加权求均值。
在本文中,我们将介绍几种常见的评价模型的指标,包括准确率、精确率、召回率和F1值。 我们来介绍准确率(Accuracy),准确率是模型预测正确的样本数占总样本数的比例。准确率是最直观的评价指标之一,但是在某些情况下,准确率并不能完全反映模型的性能,特别是在样本类别不平衡的情况下。因此,我们需要结合其他指标来综合...
准确率是最基本的分类模型评价指标,它表示分类器正确预测的样本数占总样本数的比例。对于二分类问题,准确率的计算公式如下:准确率 = 正确预测的正例数 / 总样本数准确率虽然简单易懂,但它的缺点在于无法反映分类器对于不同类别的预测能力。因此,在某些情况下,我们需要更复杂的评价指标。二、混淆矩阵(Confusion ...
ROC曲线又称为受试者特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve):是分类问题的一个衡量指标。 它是以假阳性率FPR(False Positive Rate)为横轴,真阳性率TPR(True Positive Rate)为纵轴,调整不同阈值绘制的一条曲线。 ROC曲线越靠近左上角说明模型预测效果越好,至于原因详见后文。
一、回归模型评价指标 1、拟合优度R方 2、调整后R方 3、均方误差MSE 4、均方误差根RMSE 5、平均绝对误差MAE 6、平均绝对百分误差MAPE 7、AIC准则和BIC准则 二、分类模型评价指标 1、准确率、精确率、召回率、F1-score 2、ROC曲线和AUC值 在进行模型构建与分析时,模型评价是非常关键的一步。合适的评价指标可...