R中的标准评价与非标准评价
是指在数据分析和统计建模中，对模型性能和预测结果进行评估的方法和指标。
标准评价通常是指在统计学中广泛应用的评价指标，如均方误差（Mean Squared Error，MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）、决定系数（Coefficient of Determination，R-squared）等。这些指标可以用来衡量模型的拟合程度、预测准确性和解释能力。在R中，可以使用相关的函数和包来计算和展示这些标准评价指标。
非标准评价是指根据具体问题和需求，自定义的评价指标。例如，在分类问题中，可以使用准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值等指标来评估模型的分类性能。在回归问题中，可以使用平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）等指标来评估模型的预测准确性。在R中，可以根据具体需求编写自定义函数来计算非标准评价指标。
标准评价和非标准评价在实际应用中都有各自的优势和应用场景。标准评价指标通常具有较为明确的数学定义和解释，易于理解和比较不同模型的性能。非标准评价指标则更加灵活，可以根据具体问题和需求进行定制，能够更好地反映实际应用中的关注点和目标。
对于R中的标准评价与非标准评价，腾讯云提供了一系列与数据分析和统计建模相关的产品和服务。例如，腾讯云提供的机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）可以帮助用户进行模型训练和评估，并提供了丰富的评价指标和可视化工具。此外，腾讯云还提供了云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）和云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）等基础设施服务，以支持数据分析和模型部署的需求。
总之，R中的标准评价与非标准评价是数据分析和统计建模中重要的评估方法和指标，可以帮助用户评估模型性能和预测结果的准确性。腾讯云提供了相关的产品和服务，以支持用户在云计算环境中进行数据分析和模型评估的需求。
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目标函数与评价指标的匹配
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模型拟合的目标函数和模型验证的评价指标是否需要在整个超参数搜索过程中保持一致？
例如，一个XGBoost模型是否可以以均方误差作为目标函数(将“目标”参数设置为reg: squared :回归和平方损失)，而交叉验证过程是基于显著不同的度量来评估的，例如伽马偏差(伽马回归的剩余偏差)？或者评价指标应该尽可能地与目标函数相匹配，因此需要选择均方误差作为评价指标。
浏览 0提问于2020-09-25得票数 3
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层次贝叶斯与OLS的比较
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我做了两个模型。分层贝叶斯模型和最小二乘/最小二乘模型，我想对这两种模型进行比较。
我知道对于OLS结果，我可以简单地打印摘要：
model = sm.OLS(d_df.ix[:, -1], d_df.ix[:, :-1])
result = model.fit()
print(result.summary())
这将为我提供一些统计数据，如F统计、AIC、BIC等。
据我所知，我无法为我的分层贝叶斯模型打印类似的摘要，但我不确定。
你有什么建议，什么样的统计数据比较合适，以及我如何计算这些统计数据？
任何帮助都将不胜感激！非常感谢！
浏览 17提问于2018-05-24得票数 0
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使用单独分类器模型的Weka实验选项卡验证结果
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我在同一数据集上运行了不同的分类器。在运行分类器之后，我得到了一些统计值。 这是所有分类器的摘要 ? 我正在使用Weka来训练模型。Weka本身有一种方法来比较不同的算法。为此，我们需要使用Experiment选项卡。对于相同的数据集，我也使用了这个选项。 Weka给了我使用实验选项卡时Kappa统计的结果 ? 均方根误差为 ? 相对绝对误差 ? 诸如此类…… 现在我不能理解我从实验选项卡中获得的值与我在第一张图片的表格格式中共享的值有什么相似之处？
浏览 30提问于2021-11-01得票数 0
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帮助Keras序列模型输出
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我已经为MNIST数据集训练了一个带有keras的顺序模型，这是我使用的代码。
# Create the model
model = Sequential()
# Add the first hidden layer
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (X.shape[1],)))
# Add the second hidden layer
model.add(Dense(50, activation='relu'))
# Add the output layer
model.add(
浏览 0提问于2018-11-10得票数 1
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决策树回归和KNN回归的评价指标
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我已经开始从事决策树回归和KNN Regressor的工作。
我已经建立了模型，并且不确定评估需要考虑哪些度量标准。到目前为止，我已经考虑了根均方误差。
我们可以将$R^2$值用于决策树和KNN，还是只适用于线性回归模型？
我还粘贴了$R^2$和MSE值。据我的理解，线性回归模型是稳定的，决策树是过拟合的，KNN的误差较小。这里需要考虑哪种模式？
R2 Score for train - KNN regression 0.8215942683102192
R2 Score for test - KNN regression 0.7160388084850589
Mean squared err
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keras中的分类报告
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x_train = train[:,[3,4,5,6,7]]
x_test = test[:,[3,4,5,6,7]]
y_train = train[:,8]
y_test = test[:,8]
n = x_train.shape[0]
n2 = x_test.shape[0]
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Y_train_seq = []
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X_train_seq.append(x_train[k : k + L])
Y_train_seq.
浏览 2提问于2018-06-02得票数 2
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分类器与精度
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我想问你如何使用分类器和确定模型的准确性。我有我的数据集，我已经清理了文本(删除断点，标点符号，删除空行，.)。然后我把它分成火车和测试。由于我想确定一个电子邮件是否是垃圾邮件，我已经使用了常见的分类器，即朴素贝叶斯，支持向量机和逻辑回归。在这里，我只是包括我的火车和测试数据集:没有其他！我正在使用Python运行此分析。我的问题是:应该足够了还是应该实现新的算法？
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我阅读了大量关于文本分类准确性的文献，在所有的论文中，作者使用支持向量机、Na ve Bayes、logistic回归等方法对垃圾邮件进行分类。但我不知道
浏览 0提问于2020-08-14得票数 0
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如何在tensorflow中监测精度(没有度量精度)
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model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=["tried both options i mentioned
浏览 4提问于2021-06-07得票数 1
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我玩线性回归在蓝色机器学习和评价一个模型。
我仍然有点不确定评估的各种指标意味着什么和显示什么，所以如果我不正确的话，我会感激一些纠正。
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均方误差:残差的标准差。有了这个，我可以看到我的绝对误差离平均值/中位数有多远。
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直方图显示的是各种错误程度桶的频率。这显示出许多小错误。随着频率的降低，误
浏览 3提问于2017-04-07得票数 0
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如何从推荐系统评价中得出结论？
predictive-modeling、recommender-system、information-retrieval、model-evaluations
从我的研究来看，推荐系统是一个信息过滤系统的子类，它试图预测用户对某个项目的“评级”或“偏好”。并且基本上存在多种类型的推荐系统，如协作过滤和基于内容的推荐系统.
一个重要的方面是，评估在评估推荐算法的有效性方面非常重要。常用的度量指标有均方误差和根均方误差，还有其他指标，如查准率、召回率等。
我的问题是，在我开发了一个推荐系统之后，在使用这些指标进行评估之后，我如何认为我的系统提供了高质量的建议，或者换句话说，什么是建议值，或者MSE或RMSE值应该被认为是一个好的推荐系统。
谢谢。欢迎任何建议。
浏览 0提问于2016-09-22得票数 4
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创建新的性能指标(错误度量)
supervised-learning、metric、performance
我想知道你们中是否有人碰巧知道开发新的性能指标(错误度量)的过程/方法/原理，这些指标可以用来评估ML模型的预测能力(比如准确性)？我正在寻找任何信息，可以帮助开发回归或分类问题的度量标准。谢谢!
浏览 0提问于2021-05-04得票数 2
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这是比较不同方法和选择机器学习最佳模型的最佳方法吗？
machine-learning、cross-validation、model-selection
我的目标是试验不同算法的各种方法，确定每种算法的最佳方法，然后从这些顶级算法中确定最佳的总体算法。
为了实现这一点，我使用k重交叉验证来评估每一种方法。在进行了评估之后，我选择了产生最优度量的方法。
为了简化事情，让我们考虑线性回归。我通过改变技术和步骤尝试了不同的方法。为了评估它们的性能，我使用k重交叉验证对每种方法进行了评估。假设我发现方法2在线性回归中表现最好。在没有使用新数据训练模型的情况下，我转到了下一个算法，即ANN。按照类似的过程，我评估了不同的人工神经网络方法使用k-折叠交叉验证.这一次，方法3被证明是最好的。最后，对线性回归的方法2和ANN的方法3进行了比较，选择了最优的方法
浏览 0提问于2023-06-01得票数 0
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在回归模型中评价定向性能的标准是什么？
regression、model-evaluations
不确定标题是否令人困惑。下面是一个示例：
假设我们建立了一个回归模型来预测房价。然而，与其关心MAE、MSE和其他一些度量可以帮助定义的预测精度，我主要关心的是以下场景：
给定A和B两套房子，这个回归模型是否能真正判断A的实际价格是否大于B的实际价格?基本上，我想用这个模型来进行定向引导。在这个场景中，我应该使用哪个度量？
谢谢。
浏览 0提问于2022-02-04得票数 0
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为什么GridSearchCV模型的结果与我手动调优的模型不同？
python、machine-learning、scikit-learn、data-analysis、grid-search
这是我在这里的第一个问题，我希望我做得对，
我在研究泰坦尼克数据集，这是kaggle上流行的，如果你想检查的话，这个教程
第5.2部分，它教如何网格搜索和调优超参数.在我回答问题之前，让我与你分享相关的代码；
这是使用GridSearchCV优化模型：
cv_split = model_selection.ShuffleSplit(n_splits = 10, test_size = .3, train_size = .6, random_state = 0)
#cv_split = model_selection.KFold(n_splits=10, shuffle=False, rando
浏览 2提问于2019-12-15得票数 6
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腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库？
数据库、sql
很多公司已经开始持续收集、分析数据，用于异常处理、趋势预测、精准营销、风险控制等场景，希望利用数据的潜在价值，提高公司盈利能力和竞争力。那么腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库，腾讯云时序数据库有没有什么进步？
浏览 1715提问于2018-09-26
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如何衡量机器学习模型的预测性能？
machine-learning
我建立了一个随机森林模型，RMSE为0.189，R2-得分为0.734.如何使用统计数据来衡量我的模型的预测性能？
在我的用例中，我必须回答以下问题：
你的模型有多好？
你怎么能确定这有多好？
你用什么数据来证明它的预测性能?为什么？
有人能告诉我如何回答第二和第三个问题吗？
浏览 0提问于2022-01-25得票数 0
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在实际应用方面，考试成绩提供了什么？
machine-learning、data-mining
最初，我想为特定环境中的一些程序代码创建一个基于它们所显示的应用模式的分类工具。我想找5种不同的模式，最终我的目标是想出一些关于这个编程环境的统计数据，它以某种方式代表了趋势(就像%40的节目是为了投票目的，上个月交易程序有所增加，等等)。现在，经过几个月的标记数据和训练模型之后，我终于得到了5种不同的模型，每种模式在不同的指标上都有不同的分数(我对每个类都有相当不平衡的训练数据，所以为了保持某种状态，我总是试图同时查看不同的度量标准，如f1、mcc、roc auc，以供比较)。
现在，我的问题是，当我把我的模型应用到不可能给我贴上标签或看到的数据时，我的考试成绩到底能告诉我什么是我的真实生活
浏览 0提问于2020-03-31得票数 1
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确定哪个模型的结果更好
machine-learning、regression、rmse、r-squared
我正试图确定哪一个模型的结果更好。这两个结果都试图实现同样的目标，唯一的区别是所使用的确切数据。我使用random forest、xgboost和elastic net进行回归。以下是rmse低但r2不太好的结果之一
model n_rows_test n_rows_train r2 rmse
rf 128144 384429 0.258415240861579 8.44255341472637
xgb 128144 384429 0.103772500839367 9.2811662
浏览 0提问于2021-09-29得票数 1
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评价决策树/forrest模型的准确性
machine-learning、decision-tree
我是ML的新手。我已经创建了一个决策树模型来根据一些标准来预测商品的价格。
例如，假设该模型根据发动机大小、车门数量、燃料类型、里程和车龄等几个特征来预测汽车的价格。
对数据的分析表明，我的数据不是线性的，所以决策树更适合。该模型在预测方面也做得不错，但在我将其提供给任何用户之前，我需要量化其准确性。
由于它是非线性的，R平方似乎不是一个评估准确性的好方法，但我不确定我应该使用什么。
感谢你在这方面的建议。
浏览 4提问于2018-03-18得票数 1
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