算法评价指标

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机器学习面试--算法评价指标

机器学习分为三个阶段: 第一阶段:学习模型.采用学习算法,通过对训练集进行归纳学习得到分类模型: 第二阶段:测试模型.将已经学习得到的分类模型用于测试集,对测试集中未知类别的实例进行分类. 第三阶段:性能评估.显然,通过测试集产生的分类未必是最佳的,这就导致对测试集的分类可能产生错误.而人们希望尽量得到信呢个最佳的分类模型,就是的对分类器性能评价至关重要.只有通过优秀的评价标准才能选择出性能更好的分类器. 不同机器学习算法的评价指标: 回归评估 回归是对连续的实数值进行预测,即输出值是连续的实数

电商推荐算法

一. 电商推荐算法简述 目前比较多的电商模式为B2B,B2C,O2O,在本文介绍和需要举例说明的地方B2B电商模式为主. 电商推荐根据推荐内容不同分为物品推荐.商家推荐:流行的推荐应用主要有三个方面:1)针对用户的浏览.搜索等行为所做的相关推荐:2)根据购物车或物品收藏所做的相似物品推荐:3)根据历史会员购买行为记录,利用推荐机制做邮件推送或会员营销.其中推荐算法主要分为以下几个类: 1.基于用户的协同过滤推荐算法 a. 找到与目标用户兴趣相似的用户集合 b. 找到这个集合中用户喜欢的.并且目标

分类算法的评价

一.分类算法评价指标 1.分类准确度的问题 分类算法如果用分类准确度来衡量好坏将会存在问题.例如一个癌症预测系统,输入体检信息,可以判断是否有癌症,预测准确度可以达到99.9%,看起来预测系统还可以,但是如果癌症的产生概率只有0.1%,那么系统只要预测所有人都是健康的就可以达到99.9%的准确率,因此虽然准确率很高,但是预测系统实际上没有发挥什么作用.更加极端的如果癌症概率只有0.01%,那么预测所有人都是健康的概率是99.99%,比预测系统的结果还要好.因此可以得到结论:在存在极度偏斜的数据中

【推荐算法工程师技术栈系列】推荐系统--数据效果与评估

目录 推荐系统上线的基本条件 AB实验 功能列表 数据指标 覆盖率 AUC及gAUC 指标展示 指标监控 人工评测 附录 推荐系统上线的基本条件 一个新的推荐算法最终上线,需要完成上面所说的3个实验: (1)首先,需要通过离线实验证明它在很多离线指标上优于现有的算法: (2)然后,需要通过用户调查(或内部人工评测)确定它的用户满意度不低于现有的算法: (3)最后,通过在线等AB测试确定它在我们关心的指标上优于现有的算法. AB实验 (1)AB test 的好处是显而易见的,可以公平获得不同算法实

SIGAI机器学习第二十五集 聚类算法2

讲授聚类算法的基本概念,算法的分类,层次聚类,K均值算法,EM算法,DBSCAN算法,OPTICS算法,mean shift算法,谱聚类算法,实际应用 课程大纲: 基于密度的聚类算法简介DBSCAN算法的核心思想基本概念定义算法的流程实现细节问题实验OPTICS算法的核心思想基本概念定义算法的流程根据排序结果生成聚类结果实验Mean Shift算法的核心思想核函数概率密度估计算法的流程谱聚类算法的核心思想基本概念定义算法的流程算法评价指标应用聚类算法总结 这节课讲,基于密度的聚类算法:DBSCA

分类算法中常用的评价指标

本文来自网络,属于对各评价指标的总结,如果看完之后,还不是很理解,可以针对每个评价指标再单独搜索一些学习资料.加油~! 对于分类算法,常用的评价指标有: (1)Precision (2)Recall (3)F-score (4)Accuracy (5)ROC (6)AUC ps:不建议翻译成中文,尤其是Precision和Accuracy,容易引起歧义. 1.混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具,主要用于比较分类结果和实例的真实信息.矩阵中的每一行代表实例的预测类别,每一列代表实例的真

机器学习算法中的评价指标（准确率、召回率、F值、ROC、AUC等）

参考链接:https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章,写的非常详细~ 一.机器学习性能评估指标 1.准确率(Accurary) 准确率是我们最常见的评价指标,而且很容易理解,就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好. 准确率确实是一个很好很直观的评价指标,但是有时候准确率高并不能代表一个算法就好.比如某个地区某天地震的预测,假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性,类别只有两个:0:

信息检索评价指标

在信息检索.分类体系中,有一系列的指标,搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要,因此最近做了一个汇总. 准确率.召回率.F1 信息检索.分类.识别.翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate),召回率也叫查全率,准确率也叫查准率,概念公式: 召回率(Recall)      =  系统检索到的相关文件 / 系统所有相关的文件总数 准确率(Precision) =  系统检索到的相关文件 / 系统所有检索到的文件总数 图示表示如下:  

信息检索的评价指标、准确率、召回率

信息检索(IR)的评价指标介绍 - 准确率.召回率.F1.mAP.ROC.AUC 分类: 1.自然语言处理/机器学习 2011-07-06 22:15 9817人阅读 评论(7) 收藏 举报 performance算法fp工具2010c 在信息检索.分类体系中,有一系列的指标,搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要,因此最近根据网友的博客做了一个汇总. 准确率.召回率.F1 信息检索.分类.识别.翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rat