机器学习"/>
重回机器学习
一.三个率
机器学习模型训练好之后,会在样本外进行测试,然后我们可以得到三个“率”:
- 准确率
- 召回率
- 精确率
其实这些也没有什么大不了的,大家如果学习过基本的统计学的话就会知道,这就是所谓的一类错误、二类错误的一个变体。
首先是准确率,这个最好理解,就是你的模型在样本外测试中正确的次数。当然,我们讨论的前提都是一个二分类问题。这三个“率”是这么定义的:
这就是书中的公式,Accuracy就不说了。召回率比较有意思,是猜对的原本为真的数目作为分子,然后分母是所有猜对的数目。也就是你模型正确预测中某一类型的占比。精确率是某一类型总数中正确预测的占比。有点绕,理解一下就行。
为了调和精确率和召回率,还有一个F1指标,其实就是精确率和召回率的调和平均。调和平均有一个特点,会对调和平均的对象的方差进行惩罚。
更多推荐
重回机器学习
发布评论