sklearn预测评估指标:混淆矩阵计算详解-附Python计算代码

目录 前言 混淆矩阵 python代码 前言 很多时候需要对自己模型进行性能评估,对于一些理论上面的知识我想基本不用说明太多,关于校验模型准确度的指标主要有混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1 score。另外还有P-R曲线以及AUC/ROC,这些我都有写过相应的理论和具体理论过程: 机器学习:性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制ROC和AUC曲线 机器学习:性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制P...

机器学习:图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)

目录 0 写在前面1 层次聚类2 簇间距离度量3 AGNES算法4 Python实现4.1 初始化4.2 合并最近的两个簇4.3 更新距离矩阵4.4 可视化 0 写在前面 机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖,由本人亲自从底层...

机器学习强基计划7-3:详细推导学习向量量化LVQ算法(附Python实现)

目录 0 写在前面 1 有监督聚类 2 算法流程 3 Python实现 3.1 初始化原型向量 3.2 迭代更新原型向量 3.3 更新簇划分 3.4 可视化 0 写在前面 机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖,由本人亲自从底层...

机器学习:图文详解影响流动与有向分离(D-分离)(附Python实现)

目录 0 写在前面1 影响流动性2 有效迹3 有向分离算法4 Python实现 0 写在前面 机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。 🚀详情:机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集) 在机器学习强基计划5-2:用一个例子通俗理解贝叶斯网络(附例题)中我们通过...

【推荐收藏】机器学习12种回归评价指标(附Python代码)

你是否曾经遇到各种评价指标而不知道含义?或者不知道如何使用Numpy进行计算? 在本文我们将介绍常见的回归评价指标,并包含公式和Numpy计算代码。 文章目录 技术提升Mean Absolute Error,MAEMean Bias Error (MBE)Relative Absolute Error (RAE)Mean Absolute Percentage Error (MAPE)Mean Squared...
© 2023 LMLPHP 关于我们 联系我们 友情链接 耗时0.034903(s)
2023-02-06 08:59:09 1675645149