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  python机器学习:分类问题学习模型的评价方法及代码实现

  一篇文章写清楚一个问题，关注我，自学python！解决一个机器学习问题都是从问题建模开始，我们首先要收集问题资料，深入理解问题后将其抽象成机器可预测的问题。那么我们的学习模型表现究竟怎么样，该如何进行评估呢？今天就给大家写一写分类问题的评估...

  2024-10-29 baijin 博客文章 10 ℃ 0 评论
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  分类器模型检测--ROC曲线和AUC值（roc分类算法）

  在监督学习建模中有一个重要的模块是模块的检测，就是怎样判断一个模型的好坏？那么常用的的检测的指标有P值、R值、F值、ROC曲线、AUC值等，今天来学习他们都是怎么来的，有什么用处。这里为二分类问题，即只有正例（为1）和负例（为0）。1、T...

  2024-10-29 baijin 博客文章 10 ℃ 0 评论
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  风控模型指标详解（风控模型指标详解怎么写）

  目录：1.P-R曲线[1]2.ROC,AUC[2]P-R曲线和ROC曲线的区别[3]3.WOE.IV值[4]4.K-S值[5]KS曲线与ROC曲线的区别[6]5.PSI,CSI[7]PSI[8]CSI[9]PSI和CS...

  2024-10-29 baijin 博客文章 21 ℃ 0 评论
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  机器学习分类问题:9个常用的评估指标总结

  对机器学习的评估度量是机器学习核心部分，本文总结分类问题常用的metrics分类问题评估指标...

  2024-10-29 baijin 博客文章 10 ℃ 0 评论
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  视频推荐精准度怎么测试?（视频推荐算法）

  很多人都在玩抖音，并且越玩越嗨，究其根源就是抖音根据个人爱好进行的精准视频推荐，那么问题来了，精准度怎么测试呢?其实精准度就是一个概率值，并且像抖音这样的推荐系统通常是使用人工智能分类算法实现的，而分类算法有个AUC指标可以很好的衡量概率值...

  2024-10-29 baijin 博客文章 21 ℃ 0 评论
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  一个企业级数据挖掘实战项目，教育数据挖掘

  来源：数据STUDIO...

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  机器学习(周志华)第2章 模型评估与选择学习笔记

  2.1经验误差与过拟合错误率（errorrate）——分类错误的样本占样本总数的比例E=a/m精度（accuracy）——1-错误率误差（error）——学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异我们希望泛化误差最小，实际上我们事先...

  2024-10-29 baijin 博客文章 11 ℃ 0 评论
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  长文剖析经典论文，揭晓 Facebook 广告排序模型

  作者|梁唐来源|TechFlow（ID：techflow2019）头图|CSDN下载自东方IC今天我们来剖析一篇经典的论文：PractialLessonsfromPredictingClicksonAdsatF...

  2024-10-29 baijin 博客文章 11 ℃ 0 评论
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  「卡尔闲谈」风控模型常用的评估指标介绍

  风控模型建立之后，必须对风控模型的效果进行评估。在分类模型评估中，最常见的评估标准有KS曲线、ROC曲线、AUC值等。那么她们分别的意思和用途是什么呢？以下为卡尔数科风控总监介绍的全部内容。...

  2024-10-29 baijin 博客文章 10 ℃ 0 评论
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  通过哪些指标来评价一个分类模型的性能

  当一个模型构建完成之后，我们可以通过几个不同的性能指标来衡量分类模型的相关性能，常用的分类性能指标有准确率(precision)、召回率(recall)和F1分数(F1-score)。一、混淆矩阵混淆矩阵(confusionmatrix)...

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