根据许多数据科学家的说法，最可靠的模型性能度量是准确率。但是确定的模型指标不只有一个，还有很多其他指标。例如，准确率可能很高，但是假阴性也很高。另一个关键度量是当今机器学习中常见的F指标，用于评估模型性能。它按比例结合了精度和召回率。在这篇文章中，我们探讨了建议两者不平衡的不同方法。
当机器学习工具 Scikit-Learn 遇上了可视化工具 Matplotlib，就衍生出 Scikit-Plot。
这是我学习hands on ml with sklearn and tf 这本书做的笔记，这是第三章
前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时，很重要的指标，那么如何更好的把混淆矩阵给打印出来呢，直接做表或者是前端可视化，小编曾经就尝试过用前端（D5）做出来，然后截图，显得不那么好看。。
对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。也可以自己定义函数，把模型结果分割成n(100)份，计算top1的准确率、覆盖率。
PyCaret 是由 Moez Ali 创建并于2020年4月发布的 python 开源低代码机器学习库。它只需要使用很少的代码就可以创建整个机器学习管道。
https://github.com/kiteco/kite-python-blog-post-code/tree/master/image-segmentation
TP(True Positive)：P表示预测为正类；同时实际也是正类，这是正确的，所以是True，组合为TP，也叫真阳
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类回归和聚类算法中的评价函数。
在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归（用于预测某个值）和分类（预测某个类别）。在第二章我们探索了一个回归任务：预测房价。我们使用了多种算法，诸如线性回归，决策树，和随机森林（这个将会在后面的章节更详细地讨论）。现在我们将我们的注意力转到分类任务上。
第3章 分类 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@时间魔术师 校对：@Lisanaaa @飞龙 在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归（用于预测某个值）和分类（预测某个类别）。在第二章我们探索了一个回归任务：预测房价。我们使用了多种算法，诸如线性回归，决策树，和随机森林（这个将会在后面的章节更详细地讨论）。现在我们将我们的注意力转到分类任务上。 MNIST 在本章当中，我们将会使用 MNIST 这个数据集，它有着 70000
对于分类模型来说，我们一般会用模型的准确率来进行模型的评价，模型的准确率是用预测正确的样本数除以模型的总数。如果一个模型的准确率达到了95%，那么在我们的印象中，是不是这个模型表现的还挺不错的，那如果达到了99%呢，岂不是更好？
有学员向我提问，咨询有没有关于模型可视化的一些工具推荐。特意找了一下资料，这就给大家介绍一个非常好用的Python可视化工具-scikit-plot，专门用于模型结果的可视化展示，功能比较简单易懂。
(1) 误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异；其中学习器在训练集上的误差称为”训练误差“（training error），在新样本上的误差称为”泛化误差“（generalization error）。值得一提的是，学习器就是在训练集上训练出来的，但实际上在回到训练集上对样本预测结果时，仍有误差。（即结果值与标记值不同）
机器学习和数据科学中一个经常被忽视，但至关重要的概念是模型评估。你可能已经建立了一个非常先进的模型，但如果没有合适的评估机制，你就无法了解模型的效能和局限性。这就是混淆矩阵（Confusion Matrix）派上用场的地方。
对机器学习的分类结果进行分析是一个很重要的过程，之前一直忽略了这一个过程，一直到使用了Scikit-learn之后才发现有一堆不懂的名词需要学习。下面主要解释下混淆矩阵、准确率、召回率、f1-score等概念。这些概念其实也是模式识别和信息检索里面经常碰到的东西。
由于目标检测(Object Detection)主要需要解决“是什么？和 在哪里？”这两大问题，即对给定图像中的所有存在的目标，每个目标都要给出类别信息（是什么？）和位置信息（在哪里？）。这个位置信息通常用一个外接矩形框（俗称bounding box）来表示。因此，目标检测的性能度量方法要比图像分类任务复杂得多。本文我们来为大家介绍一下目标检测算法里常用的一些评价指标。
在〖三隔栏方法〗一贴里，我们已经解决了第一个问题，即根据止损止盈来给数据打标签。本帖则关注第二个问题，即如果下单，该下多少。
【导读】你可能在你的机器学习研究或项目中使用分类精度、均方误差这些方法衡量模型的性能。当然，在进行实验的时候，一种或两种衡量指标并不能说明一个模型的好坏，因此我们需要了解常用的几种机器学习算法衡量指标
机器之心专栏 公众号：数据先锋（data_pioneer） 作者：唐宇迪 对信用卡交易数据建立检测模型，使用Python库进行预处理与机器学习建模工作，代码通俗易懂。包括数据预处理与清洗，模型调参与评
在实际分类场景中，经常会遇到类似这样的问题：只有标记了的正样本，和未标记的样本。比如金融风控场景，有一部分用户被标记为欺诈用户，剩下的用户未被标记，虽然这其中大多数信用良好，但仍有少量可能为欺诈用户。虽然为了方便操作，可以将未标记的样本都作为负样本进行训练，但会降低准确度，如何辨别未标记样本中的正负样本，提升模型准确度，就成为一个值得思考的问题。PU-learning算法于2002年提出，最早用来解决文本分类问题，并延伸到基因识别、反欺诈等诸多领域，是解决样本未标记问题的利器，本文将对此算法进行介绍，并通过R语言进行实例演示。
本人在写论文的时候，很多图片是用matplotlib和seaborn画的，但是，我还有一个神器，Scikit-plot，通过这个神器，画出了更加高大上的机器学习图，本文对Scikit-plot做下简单介绍。（作者：黄海广）
分类模型（分类器）是一种有监督的机器学习模型，其中目标变量是离散的（即类别）。评估一个机器学习模型和建立模型一样重要。我们建立模型的目的是对全新的未见过的数据进行处理，因此，要建立一个鲁棒的模型，就需要对模型进行全面而又深入的评估。当涉及到分类模型时，评估过程变得有些棘手。
https://github.com/reiinakano/scikit-plot
假设这样一种情况，你对一个样本不均匀的数据集做了一段时间的处理，在这期间你用其中一部分数据做试验，测试了n种机器学习方法，然后喜闻乐见的发现每次的准确率都高达95%。你觉得这95%的准确率真的是实至名归吗？
分类是在一群已经知道类型的样本中，训练一种分类器，让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。
最近，MMDetection 的新版本 V2.18.1 中加入了社区用户呼唤已久的混淆矩阵绘制功能。
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。
今天是机器学习专题的第18篇文章，我们来看看机器学习领域当中，非常重要的其他几个指标。
在可解释机器学习领域，不能仅仅满足于简单地训练模型获得预测。为了工作能更有意义并或得更好的结果，我们应该深入探寻和研究我们的模型。除此之外，算法的约束条件和偏置在也能在后续操作模型时得到清晰的认识。
大数据时代的来临，为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持，也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
机器学习中对于分类模型常用混淆矩阵来进行效果评价，混淆矩阵中存在多个评价指标，这些评价指标可以从不同角度来评价分类结果的优劣，以下内容通过简单的理论概述和案例展示来详细解释分类模型中混淆矩阵的评价指标及其用途。
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。
blog.csdn.net/liweibin1994/article/details/79462554
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
你好，我是zhenguo ROC曲线是评估机器学习模型分类能力最常用的一条曲线，那么你知道： ROC曲线x，y轴各代表什么含义？ ROC曲线上的一个点代表什么含义？ 这两个问题在面试中也常会被问道，不妨抽几分钟时间理解我下面的这篇小总结。 二分类混淆矩阵 下面是二分类的混淆矩阵，这个不难理解，P或N代表结果，T或F代表预测对与否： 基于二分类混淆矩阵，我们再来探讨关于ROC曲线上面提出的两个问题。 ROC曲线x，y轴各代表什么含义？ x轴是FPR，y轴是TPR，如下图所示： 其中： x轴的FPR，即假阳
选自Medium 作者：William Koehrsen 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 我们倾向于使用准确率，是因为熟悉它的定义，而不是因为它是评估模型的最佳工具！精度（查准率）和召回率（查全率）等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的，特别是在不平衡分布数据集的案例中，在周志华教授的「西瓜书」中就特别详细地介绍了这些概念。 GitHub 地址：https://github.com/WillKoehrsen/Data-Analysis/blob/master/recall_pre
数据科学也被称为数据驱动型决策，是一个跨学科领域，涉及以各种形式从数据中提取知识的科学方法，过程和系统，并基于这些知识进行决策。 数据科学家不应仅仅根据他/她对机器学习的知识进行评估，而且他/她也应该具有良好的统计专业知识。 我将尝试从非常基础的数据科学入手，然后慢慢转向专家级。 所以让我们开始吧。
MNIST数据集是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70,000个数字的图片，每张图片上面有代表的数字标记。
机器学习术语表：https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ 机器学习术语表，即机器学习专业词典。 划重点，童鞋们！该表按A-Z字母排列，这里只列出A-C字母的机器学习术语表。需要全文的同学，请翻阅至最下，有福利...... A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意
深度学习已经占据了解决复杂问题的大多数领域，地理空间领域也不例外。文章的标题让您感兴趣，因此希望熟悉卫星数据集 ; 目前，Landsat 5 TM。机器学习（ML）算法如何工作的知识很少，将帮助快速掌握这本动手教程。对于那些不熟悉ML概念的人，简而言之，它是建立一个实体的一些特征（特征或X）与其他属性（值或标签或Y）之间的关系 - 提供了大量的例子（标记数据） ）到模型，以便从中学习，然后预测新数据（未标记数据）的值/标签。这对于机器学习来说已经足够理论了！
今天，谷歌推出了已开源的TensorFlow可视化工具TensorBoard中一项新功能：What-If Tool，用户可在不编写程序代码的情况下分析机器学习（ML）模型。
在机器学习中，模型性能的评估是一个关键问题。常见的评价指标有F1-score, Accuracy, Precision, Recall, ROC 和 AUC (对这些评价指标不了解的，可以参考生信菜鸟团之前的一篇文章: 机器学习实战 | 机器学习性能指标 )。但是我们对这些统计指标的可靠性要保持谨慎的态度，特别是在不平衡的数据集上。
max_iter参数用于指定模型训练的最大迭代次数，这里设置为1000，以确保模型在训练期间能够收敛到一个合适的解。
AI 研习社按：为你的分类器选择正确的评价指标十分关键。如果选不好，你可能会陷入这样的困境：你认为自己的模型性能良好，但实际上并非如此。
【磐创AI导读】：评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分，本文为大家介绍了一些机器学习模型评估指标，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
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