标签为某个分类域，定义一组标签需要同时确定标签内的类别数量，分类时在标签内的类别是互斥但必须选择一个的
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
表示真正类（True Positive）的样本数，即被分类器正确预测为正类的样本数；
今天我们根据mnist手写数字的数据集来对0-9共10个数字进行分类，旨在通过这个分类项目的学习，一起学习分类的相关知识和技巧。 由于篇幅有限，代码未全部贴出，文末附关键字，回复该关键字即可下载本系列实战代码。 言归正传，步入正题！首先我们需要进行数据集的下载，也可以按照系列二中介绍的方法下载数据集，因为该数据集比较大，代码中下载比较费时，所以我给大家下载好了，直接公众号回复“mnist”，即可网盘下载。在进行分类之前，我们第一步是需要了解数据集，一起看一下数据集中都有些什么吧。 1. MNIST数据集 首
前面三个系列我们分别从机器学习入门，洞悉数据，已经数据预处理，回归建模等方面进行了系统的学习。 今天我们根据mnist手写数字的数据集来对0-9共10个数字进行分类，旨在通过这个分类项目的学习，一起学习分类的相关知识和技巧。 由于篇幅有限，代码未全部贴出，文末附关键字，回复该关键字即可下载本系列实战代码。 1. MNIST数据集 首先我们通过scipy中的loadmat方式加载数据集，如下： 📷 可以看出，该数据集中主要有两部分内容，data和label，通过shape查看data可知，该数据集中有7000
解决一个机器学习问题都是从问题建模开始，首先需要收集问题的资料，深入理解问题，然后将问题抽象成机器可预测的问题。在这个过程中要明确业务指标和模型预测目标，根据预测目标选择适当指标用于模型评估。接着从原始数据中选择最相关的样本子集用于模型训练，并对样本子集划分训练集和测试集，应用交叉验证的方法对模型进行选择和评估。
其中，TP(真正，True Positive)表示真正结果为正例，预测结果也是正例；FP(假正，False Positive)表示真实结果为负例，预测结果却是正例；TN（真负，True Negative）表示真实结果为正例，预测结果却是负例；FN（假负，False Negative）表示真实结果为负例，预测结果也是负例。显然，TP+FP+FN+TN=样本总数。
很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测，然后将这个预测值与一个分类阈值进行比较，若大于阈值则分为正类，否则为反类。例如，神经网络在一般情形下是对每个测试样本预测出一个[0.0，1.0]之间的实值，然后将这个值与阈值0.5进行比较，大于0.5则判为正例，否则为反例。这个阈值设置的好坏，直接决定了学习器的泛化能力。
【注意!!!!! 以下代码用到的roc_curve函数（只能用于二分类），如果多分类会报错，不适用于多分类!!!!!】
在使用sklearn训练完分类模型后，下一步就是要验证一下模型的预测结果，对于分类模型，sklearn中通常提供了predict_proba、predict、decision_function三种方法来展示模型对于输入样本的评判结果。
最近分类问题搞的有点多，但对一些指标依旧有模糊的地方（虽然做了笔记）， 事实证明， 笔记笔记，没有进到脑子里呀。因此，我想着肯定有跟我一样半生半熟的小伙伴在分类指标这块依旧有迷惑，毕竟常用的几个大多数情况下就够用了， 这篇文章就主要讲一讲分类的评估指标。
召回率（Recall rate） : TP / (TP+FN);
今天晚上，笔者接到客户的一个需要，那就是：对多分类结果的每个类别进行指标评价，也就是需要输出每个类型的精确率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。
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二分类或分类问题，网络输出为二维矩阵：批次x几分类，最大的为当前分类，标签为one-hot型的二维矩阵：批次x几分类
对模型进行评估时，可以选择很多种指标，但不同的指标可能得到不同的结果，如何选择合适的指标，需要取决于任务需求。
F-measure：F度量是对准确率和召回率做一个权衡（越大越好，1为理想状态，此时precision为1，recall为1）
精确率（Precision）与召回率（Recall）是分类任务中的常用指标，首先需要知道混淆矩阵。
绘制ROC曲线主要基于python 的sklearn库中的两个函数，roc_curv和auc两个函数。roc_curv 用于计算出fpr（假阳性率）和tpr（真阳性率）auc用于计算曲线下面积，输入为fpr、和tpr
准确率，精确率，召回率： 准确率：分类器到底分对了多少？ 精确率：返回的图片中正确的有多少？ 召回率：有多少张应该返回的图片没有找到？ 下图带例子：
读完机器学习算法常识之后，你已经知道了什么是欠拟合和过拟合、偏差和方差以及贝叶斯误差。在这篇给大家介绍一些机器学习中离线评估模型性能的一些指标。
对于二分类任务，keras现有的评价指标只有binary_accuracy，即二分类准确率，但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标，例如精确率，召回率，F1-score等等，因此需要使用keras提供的自定义评价函数功能构建出针对二分类任务的各类评价指标。
评价指标是针对将相同的数据，输入不同的算法模型，或者输入不同参数的同一种算法模型，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。
Meteva程序库由国家气象中心预报技术研发室检验科负责研发，是面向气象预报产品及中间产品进行全面检验评估所需要用到函数和功能的集成。它是国内第一款专门用于气象预报检验的Python程序库。
MNIST 数据集已经事先被分成了一个训练集（前 60000 张图片）和一个测试集（最后 10000 张图片）
参考：https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197
错误率(error_rate)和精度（accuracy）是分类任务中最常用的两个指标，既适用于二分类任务也适用于多分类任务；
CatBoost是顶尖的机器学习模型之一。凭借其梯度增强技术以及内置函数，可以在不做太多工作的情况下生成一些非常好的模型。SHAP (SHapley Additive exPlanation)是旨在解释具有独特视觉效果和性能价值的机器学习模型的输出。CatBoost和SHAP结合在一起构成了一个强大的组合，可以产生一些非常准确并且可以进行解释的结果。
主要有分类（classification）、回归（regression）、排序（ranking）、聚类（clustering）、热门主题模型（topic modeling）、推荐（recommendation）等。
准确率（accuracy）：(TP + TN )/( TP + FP + TN + FN)
分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务常见的评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 score、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）等。 这篇文章将结合sklearn对准确率、精确率、召回率、F1 score进行讲解，ROC曲线可以参考我的这篇文章： sklearn ROC曲线使用。
前面我们已经介绍了逻辑回归、决策树、随机森林这几种常用的分类模型，不知道大家有没有留意到，我们在前面做模型评价的时候都会用到一个指标--AUC，通过AUC值的大小来评判模型好坏。前面我们有简单提过AUC值越大表示模型效果越好，这到底是为什么呢？本节课就给大家详细讲解分类模型中常用的模型评价方法--混淆矩阵、ROC曲线与AUC。
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/article/scikit_learn_book/
机器学习是一种利用统计和其他数学理论给予计算机学习能力的方法。机器学习和统计其实都有相同的目标：从数据中学习知识。但是具体的手段和理念有所不同。机器学习是计算机科学的一个分支，侧重的是从数据中建立有机的系统，而不是用目的很明显的规则去编程。而统计学是数学的一个分支，侧重的是用数学公式建立变量之间的联系。近年来，随着计算机硬件成本的不断降低和数据量的极大增加，数据科学家得以充分利用机器学习手段来分析和挖掘数据。另一方面，统计建模技术则早在计算机问世前就已经存在。
一，常用的内置评估指标 MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse） MeanAbsoluteError (绝对值误差，用于回归，可以简写为MAE，函数形式为mae) MeanAbsolutePercentageError (平均百分比误差，用于回归，可以简写为MAPE，函数形式为mape) RootMeanSquaredError (均方根误差，用于回归) Accuracy (准确率，用于分类，可以用字符串"Accuracy"表示，
(Artificial Neural Network，ANN)人工神经网络模型，以数学和物理的方法对人脑神经网络进行简化、抽象和模拟。
分类是一项需要使用机器学习算法去学习如何根据问题域为示例分配类标签的任务。一个简单易懂的例子是将电子邮件分为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。
评估指标 Evaluation metrics 可以说明模型的性能，辨别模型的结果。 我们建立一个模型后，计算指标，从指标获取反馈，再继续改进模型，直到达到理想的准确度。在预测之前检查模型的准确度至关
今天将分享kaggle系列挑战赛之病毒性肺炎，细菌性肺炎多分类的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
样本不平衡会导致出现以下的问题： （1）少数类所包含的信息很有限，难以确定少数类数据的分布，即难以在内部挖掘规律，造成少数类的识别率低； （2）很多分类算法采用分治法，样本空间的逐渐划分会导致数据碎片问题，这样只能在各个独立的子空间中寻找数据的规律，对于少数类来说每个子空间中包含了很少的数据信息，一些跨空间的数据规律就不能被挖掘出来。 （3）不恰当的归纳偏置系统在存在不确定时往往倾向于把样本分类为多数类。 研究表明，在某些应用下，1∶35的比例就会使某些分类方法无效，甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效
受试者工作特性曲线 (Receiver Operating Characteristic, ROC) 曲线是生信分析中一种常用的性能评估方法，那么他背后的原理是什么呢？他为什么会被推荐作为二分类模型的优秀性能指标呢？
本文将利用一个excel数据对常见机器学习算法（XGBoost、Random Forest随机森林、ET极度随机树、Naïve Bayes高斯朴素贝叶斯、KNN K近邻、Logistic Regression逻辑回归、Decision Tree 决策树）的使用过程进行简单的介绍，并对XGBoost算法的自动调参方法进行详解，机器学习算法的详细讲解在机器学习专辑里都有介绍。
关键词 随机森林分类器 5折交叉验证 ROC曲线 AUC 可视化 import matplotlib.pylab as plt from scipy import interp from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_curve,auc from sklearn.model_selection import StratifiedKFold import matplotlib.pa
ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic（受试者工作特征曲线 ），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC 曲线。ROC曲线以真正例率TPR为纵轴，以假正例率FPR为横轴，在不同的阈值下获得坐标点，并连接各个坐标点，得到ROC曲线。 对于一个分类任务的测试集，其本身有正负两类标签，我们对于这个测试集有一个预测标签，也是正负值。分类器开始对样本进行分类时，首先会计算该样本属于正确类别的概率，进而对样本的类别进行预测。比如说给出一组图片，让分类器判断该图片是否为汉堡，分类器在开始分类前会首先计算该图片为汉堡的概率，进而对该图片的类别进行预测，是汉堡或者不是汉堡。我们用概率来表示横坐标，真实类别表示纵坐标，分类器在测试集上的效果就可以用散点图来表示，如图所示
今天将带来第12天的学习日记，开始学习Python的机器学习库：Scikit-learn（这个系列会不断连载，建议关注哦~）。本文会先认识一下 sklearn 这个库，再根据建模流程，学习一下 sklearn 的各个模块的使用。
损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。
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