数据挖掘公式（数据挖掘公式汇总）

【机器学习】准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率概念及公式

1、准确率：整体表现的度量 计算准确率，就是将预测正确的样本（TP+TN）除以总样本数，它衡量了模型的整体正确性。在锤哥的鉴宝案例中，80%的真品被正确鉴定，20%的赝品被准确识别，其准确率为92%。

2、计算公式为：准确率 = （预测正确的样本数 / 总样本数） 100%。例如，如果一个模型在100个样本中预测正确了90个，那么其准确率为90%。然而，准确率有时可能不够全面，因为在不平衡的数据集中，即使模型对多数类样本预测很好，但对少数类样本预测很差，准确率也可能很高。

3、召回率 = 真阳性 / （真阳性 + 假阴性）召回率越高，表示模型对实际正类样本的识别能力越强，模型的漏报率越低。在使用这些指标时，需要根据具体的应用场景和分类任务的要求来选择合适的指标进行评估。

4、召回率（recall，sensitivity，true positive rate）定义为：R=TPTP+FN（2）（2）R=TPTP+FN 此外，还有 F1F1 值，是精确率和召回率的调和均值，2F1F1=1P+1R=2TP2TP+FP+FN（3）2F1=1P+1R（3）F1=2TP2TP+FP+FN 精确率和准确率都高的情况下，F1F1 值也会高。

5、其中，准确率（精度），即正确预测样本的比例，但需警惕样本不平衡对它的影响。紧接着，查准率（精确率），是预测为正例的正确识别率，它与查全率（召回率）形成了微妙的平衡：查准率追求精准，查全率则强调全面覆盖。

6、http：// 机器学习（ML），自然语言处理（NLP），信息检索（IR）等领域，评估（Evaluation）是一个必要的 工作，而其评价指标往往有如下几点：准确率（Accuracy），精确率（Precision），召回率（Recall）和F1-Measure。

数据挖掘-支持向量机

1、支持向量机（support vector machine，SVM）是一种出色的分类技术，也可以用于回归分析（SVR）。这种技术可以很好的应用于高维数据，避免维度灾难等问题。 SVM有一个特点就是使用训练集中的一个子集来表示决策边界，该子集称作 支持向量。

2、支持向量机（SVM）是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题（时间序列分析）和模式识别（分类问题、判别分析）等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。

3、SVM - support vector machine， 俗称支持向量机，为一种supervised learning算法，属于classification的范畴。在数据挖掘的应用中，与unsupervised的Clustering相对应和区别。广泛应用于机器学习（Machine Learning）， 计算机视觉（Computer Vision） 和数据挖掘（Data Mining）当中。

4、SVM在很多诸如文本分类，图像分类，生物序列分析和生物数据挖掘，手写字符识别等领域有很多的应用。 支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。

5、模糊支持向量机有两种理解：一种是针对多定义样本或漏分样本进行模糊后处理；另一种是在训练过程中引入模糊因子作用。SVM在量化投资中的应用主要是进行金融时序数列的预测。根据基于支持向量机的时间序列预测模型，先由训练样本对模型进行训练和完备，然后将时间序列数据进行预测并输出预测结果。

在公式中max是什么

max在数学中表示最大的集合元素，即最大值。min表示最小的意思。解释：max（a， b） 表示a，b中较大的数 例子：max（a， b） 表示a，b中较大的数 当ab时，值为a。

max函数是求最大值函数。它是excel函数中使用频率较高的常用函数，例如用来计算学生最高成绩、员工最高工资、以及最大积分等。

max意思是maxmum的缩写。公式中max{a，b}表示取其大者。如果你没有学这个表达，那么前面max{a，b}=。。这些应该是变相的给你定义。可能你表述有问题。后面f（x）就是解方程了，即比较{|x+1|与|x-2|的大小，然后是顺其自然的分区讨论，想必到此你就知道怎么做了。

Excel中的Max的含义是“求一系列数值的最大值”。Max函数的使用方法：首先打开excel表格，在A列单元格中输入一系列数字。然后点击B1单元格，并选择编辑框中的“fx”插入函数。在弹出的“插入函数”对话框中输入“max”，点击确定打开max函数框。