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机器学习模型评价指标及R实现

回归模型中最常用的评价模型便是RMSE（root mean square error，平方根误差），其又被称为RMSD（root mean square deviation），其定义如下：其中，yi是第i个样本的真实值，y^i是第i个样本的预测值，n是样本的个数。该评价指标使用的便是欧式距离。

分类任务中，交叉熵是常见选择，回归则直接对应评价指标，如RMSE。最后，在实际项目中，我们还需关注rank loss等更多元化的指标，它们共同构成了一个完整而实用的评价体系，帮助我们在繁复的机器学习世界中作出明智决策。

性能优的模型应是在召回率（R）增长的同时保持精度（P）值都在一个较高的水平，而性能较低的模型往往需要牺牲很多P值才能换来R值的提高。如下图所示，有两条PR曲线，可以看出，PR1曲线为性能较优的模型表现形式，PR1曲线下的面积明显大于PR2曲线下的面积。

机器学习评价指标 对于 机器学习 中 评价 模型 性能 的 指标 ，常用的有 准确率 、精度、 召回率 、P-R曲线、F1 分数、ROC、AUC以及混淆矩阵等。

在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指标有很大的缺陷。比如在互联网广告里面，点击的数量是很少的，一般只有千分之几，如果用acc，即使全部预测成负类（不点击）acc 也有 99% 以上，没有意义。

首先，相关系数R，是我们探讨变量间线性关系的关键工具，它的绝对值越大，意味着两个变量之间的关联程度越强，犹如度量线性相关性的“温度计”。而决定系数R，又称为可决系数，是评估模型预测效能的核心指标。它衡量了自变量（可能包含多个）对因变量变化的贡献程度。

【机器学习】准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率概念及公式_百度...

1、召回率（Recall，也称真阳性率）： 衡量模型找出所有真正正样本的能力，即TP占所有实际正样本的比例（TP / （TP + FN）。高召回率意味着模型减少了漏报，但可能牺牲了精确率。误报率（False Positive Rate， FPR）： 反映模型错误地标记负样本为正样本的概率，即FP / （FP + TN）。

2、在机器学习的决策森林中，混淆矩阵如同一座桥梁，连接着模型预测与实际结果，它以一种直观的方式揭示了模型的精准度。让我们深入探讨这个关键概念及其衍生的评估指标：准确率、精确率、召回率、灵敏度、特异度、误诊率和漏诊率。

3、机器学习评价指标 对于 机器学习 中 评价 模型 性能 的 指标 ，常用的有 准确率 、精度、 召回率 、P-R曲线、F1 分数、ROC、AUC以及混淆矩阵等。

4、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。

5、F1分数（F1 Score）F1分数是精确率和召回率的调和平均数，用于综合考虑精确率和召回率的表现。在某些情况下，我们可能希望模型在精确率和召回率上都能取得较好的表现，这时可以使用F1分数作为评价指标。F1分数的计算公式为：F1分数 = 2 （精确率 召回率） / （精确率 + 召回率）。

机器学习中roc曲线的accuracy怎么求

1、相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（Truenegative），正类被预测成负类则为假负类（falsenegative）。列联表如下表所示，1代表正类，0代表负类。

2、绘制步骤：首先，根据预测概率值对样本排序，然后逐步调整阈值，记录每个阈值下的P和R，最后绘制PR曲线，横纵坐标分别代表R和P。 PR曲线的解读艺术比较PR曲线时，曲线覆盖面积越大，算法表现越优。而“平衡点”（BEP）则是查准率等于查全率时的点，值越大，效果越好。F1度量则提供了更为综合的评估。

3、在实际应用中，我们追求的是保证TPR高同时FPR小。为此，有三种策略：一是寻找ROC曲线与（0，1）点距离最近的点，最大化区分度；二是通过Youden index最大化TPR与FPR之间的差异；三是通过最小化损失函数来实现，但这可能在某些场景下难以量化。

4、直观上，TPR 代表能将正例分对的概率，FPR 代表将负例错分为正例的概率。在 ROC 空间中，每个点的横坐标是 FPR，纵坐标是 TPR，这也就描绘了分类器在 TP（真正率）和 FP（假正率）间的 trade-off2。AUC AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积的数值不会大于1。

5、今天我们从交并比，准确率，精度，召回率， FPR ， F1-Score ， PR 曲线， ROC 曲线， AP 的值， AUC 的值以及很重要的 mAP 指标，模型的检测速度和非极大值抑制的相关方面来学习下目标检测中的评价指标。