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具有n重交叉验证的精度召回曲线，显示标准偏差

具有n重交叉验证的精度召回曲线是一种评估机器学习模型性能的方法。它结合了精度和召回率两个指标，通过绘制曲线来展示模型在不同阈值下的表现。

具体来说，n重交叉验证是一种常用的交叉验证方法，它将数据集分为n个子集，每次使用其中n-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为测试集，重复n次，每次都选择不同的子集作为测试集。这样可以有效地利用数据集，并减少因为数据集划分不同而引入的偏差。

精度召回曲线是通过改变分类模型的阈值来观察模型在不同精度和召回率下的表现。在二分类问题中，阈值用于将模型的输出概率转化为具体的分类结果。通过改变阈值，可以得到不同的精度和召回率。精度表示模型预测为正例的样本中真正为正例的比例，召回率表示模型正确预测为正例的样本占所有真实正例的比例。

标准偏差是一种衡量数据集中数据分散程度的统计量，它表示数据点相对于平均值的离散程度。在精度召回曲线中，标准偏差可以用来表示模型在不同阈值下的性能稳定性。较小的标准偏差意味着模型在不同阈值下的性能变化较小，较大的标准偏差则表示模型在不同阈值下的性能变化较大。

应用场景：

  • 评估机器学习模型的性能：精度召回曲线可以帮助我们了解模型在不同阈值下的表现，从而选择合适的阈值来平衡精度和召回率。
  • 比较不同模型的性能：通过对比不同模型在精度召回曲线上的表现，可以选择最适合特定任务的模型。
  • 调整分类模型的阈值：根据精度召回曲线，可以选择最合适的阈值来满足具体需求，如提高精度或召回率。

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快速入门Python机器学习（36）

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机器学习Caret--R处理不平衡数据

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深入了解平均精度(mAP)：通过精确率-召回率曲线评估目标检测性能

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（二）

使用交叉验证测量准确率 评估模型的一个好方法是使用交叉验证，就像您在第二章中所做的那样。让我们使用cross_val_score()函数来评估我们的SGDClassifier模型，使用三折交叉验证。...精度和召回率与决策阈值 注意 你可能会想知道为什么图 3-5 中的精度曲线比召回率曲线更加崎岖。原因是当你提高阈值时，精度有时会下降（尽管通常会上升）。...选择一个良好的精度/召回率折衷的另一种方法是直接绘制精度与召回率的图表，如图 3-6 所示（显示相同的阈值）： plt.plot(recalls, precisions, linewidth=2, label...它与精度/召回率曲线非常相似，但是 ROC 曲线不是绘制精度与召回率，而是绘制真正例率（召回率的另一个名称）与假正例率（FPR）。FPR（也称为误报率）是被错误分类为正例的负实例的比率。...您现在知道如何训练二元分类器，选择适合您任务的适当度量标准，使用交叉验证评估您的分类器，选择适合您需求的精确度/召回率折衷，并使用多种指标和曲线比较各种模型。

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多模态EEG+fNIRS测量心理负荷

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第3章 分类

有许多度量性能的方法，所以拿来一杯咖啡和准备学习许多新概念和首字母缩略词吧。 使用交叉验证测量准确性 评估一个模型的好方法是使用交叉验证，就像第二章所做的那样。...实现交叉验证 在交叉验证过程中，有时候你会需要更多的控制权，相较于函数cross_val_score()或者其他相似函数所提供的功能。这种情况下，你可以实现你自己版本的交叉验证。事实上它相当简单。...在交叉验证上有大于 95% 的精度（accuracy）？这看起来很令人吃惊。先别高兴，让我们来看一个非常笨的分类器去分类，看看其在“非 5”这个类上的表现。...相反，PR 曲线清楚显示出这个分类器还有很大的改善空间（PR 曲线应该尽可能地靠近右上角）。...现在你知道如何训练一个二分类器，选择合适的标准，使用交叉验证去评估你的分类器，选择满足你需要的准确率/召回率折衷方案，和比较不同模型的 ROC 曲线和 ROC AUC 数值。

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MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据

例如，交叉验证是一种广泛使用的方法，稍后将在本示例中进行说明。目前，上图显示具有两个成分的PLSR解释了观察到的大部分方差y。计算双组分模型的拟合因变量。 接下来，拟合具有两个主要成分的PCR模型。...然后，PCR只是这两个成分的因变量的线性回归。当变量具有非常不同的可变性时，通常首先通过其标准偏差来规范每个变量。...交叉验证 在预测未来变量的观察结果时，选择成分数量以减少预期误差通常很有用。简单地使用大量成分将很好地拟合当前观察到的数据，但这是一种导致过度拟合的策略。...sum（crossval（@ pcrsse，X，y，'KFold'，10），1）/ n; PLSR的MSEP曲线表明两个或三个成分好。另一方面，PCR需要四个成分才能获得相同的预测精度。...模型简约 因此，如果PCR需要四个成分来获得与具有三个成分的PLSR相同的预测精度，那么PLSR模型是否更加简约？这取决于您考虑的模型的哪个方面。

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机器学习模型评估的方法总结（回归、分类模型的评估）

那么模型之间的对比也可以用它来比较。 MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。...n为样本数量，p为特征数量 消除了样本数量和特征数量的影响 （五）交叉验证（Cross-Validation） 交叉验证，有的时候也称作循环估计（Rotation Estimation），是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法...交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set)，另一部分做为验证集(validation set or test set)。...： 准确率、精确率、召回率、f1_score，混淆矩阵，ks，ks曲线，ROC曲线，psi等。...具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等，这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。

2K20

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第3章 分类

有许多量度性能的方法，所以拿来一杯咖啡和准备学习许多新概念和首字母缩略词吧。 使用交叉验证测量准确性 评估一个模型的好方法是使用交叉验证，就像第二章所做的那样。...实现交叉验证 在交叉验证过程中，有时候你会需要更多的控制权，相较于函数cross_val_score()或者其他相似函数所提供的功能。这种情况下，你可以实现你自己版本的交叉验证。事实上它相当直接。...在交叉验证上有大于 95% 的精度（accuracy）？这看起来很令人吃惊。先别高兴，让我们来看一个非常笨的分类器去分类，看看其在“非 5”这个类上的表现。...相反，PR 曲线清楚显示出这个分类器还有很大的改善空间（PR 曲线应该尽可能地靠近右上角）。...现在你知道如何训练一个二分类器，选择合适的标准，使用交叉验证去评估你的分类器，选择满足你需要的准确率/召回率折衷方案，和比较不同模型的 ROC 曲线和 ROC AUC 数值。

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使用Scikit-learn实现分类（MNIST）

这可以保证交叉验证的每一折都是相似（你不会期待某一折缺少某类数字）。 ...3、对性能的评估  3.1、使用交叉验证测量准确性  在交叉验证过程中，有时候你会需要更多的控制权，相较于函数 cross_val_score() 或者其他相似函数所提供的功能。...这种情况下，你可以实现你自己版本的交叉验证。事实上它相当直接。以下代码粗略地做了和 cross_val_score() 相同的事情，并且输出相同的结果。 ...模型，同时使用 K 折交叉验证，此处让 k=3 。...相反，PR 曲线清楚显示出这个分类器还有很大的改善空间（PR 曲线应该尽可能地靠近右上角）。  4、多分类问题  二分类器只能区分两个类，而多类分类器（也被叫做多项式分类器）可以区分多于两个类。

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神经质量模型主导的深度神经网络改善脑时空动力学的电生理源成像

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超强，必会的机器学习评估指标

但是，它应该与其他指标结合使用，因为高精度可能会以牺牲不平衡数据集的召回率为代价1.5 召回率（灵敏度） 召回率，也叫灵敏度，是评估在所有真正的正例中，有多少被我们的模型正确识别出来的比例。...然而，它应该与其他指标结合起来，因为高召回率可能会以牺牲不平衡数据集的精度为代价。1.6 F1-分数 F1 分数是精确率和召回率的调和平均值，提供了平衡两者的单一指标。...对于不平衡的数据特别有用，在这种情况下，需要在精确度和召回率之间进行权衡。偏向于具有相似精度和召回率的模型，这可能并不总是令人满意的。...可用于比较不同模型的性能。假设误报和漏报具有相同的成本。非技术利益相关者难以解释，因为它需要了解 ROC 曲线。可能不适合具有少量观测值的数据集或具有大量类别的模型。...调整R平方的计算公式是这样的：N是数据点的数量。k是特征的数量。调整后的 R-Squared 可以通过惩罚具有过多特征的模型来帮助防止过度拟合。

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偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）

例如，交叉验证是一种广泛使用的方法，稍后将在本示例中进行说明。目前，上图显示具有两个成分的PLSR解释了观察到的大部分方差y。计算双组分模型的拟合响应值。 接下来，拟合具有两个主要组分的PCR模型。...然后，PCR只是这两个组分的响应变量的线性回归。当变量具有非常不同的可变性时，通常首先通过其标准偏差来规范化每个变量是有意义的，但是，这里没有做到。 ?...例如，下图显示，使用10个组件时，两种方法的残差差异远小于两个组件的残差差异。 交叉验证 在预测未来对预测变量的观察结果时，选择组件数量以减少预期误差通常很有用。...10倍交叉验证来估计MSEP。...PCRmsep = sum（crossval（@ pcrsse，X，y，'KFold'，10），1）/ n; PLSR的MSEP曲线表明两个或三个组件的工作尽可能好。

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