百面机器学习|学习笔记|第二章模型评估
1.评价指标 1. F1值和ROC曲线也能综合反映一个排序模型的性能。ROC曲线后面一节再说，F1值是精确率和召回率的调和均值。 2. 均方根误差RMSE(Root Mean Square Error)通常用来衡量回归模型的好坏，但是如果存在个别偏离程度特别大的离群点(Outlier)，即使离群点非常少，也会让RMSE指标变的很差。 例如在流量预测问题中，噪声点是很容易产生的，甚至一些相关社交媒体
相关文章
- 1. 机器学习-学习笔记（二）第二章 模型评估
- 2. 百面机器学习总结笔记（第二章 模型评估）
- 3. 机器学习笔记-第二章模型评估与选择
- 4. 《机器学习》学习笔记（二）——模型评估与选择
- 5. 【机器学习笔记】第9章：模型评估指标
- 6. 机器学习之模型评估（二）
- 7. 机器学习（二）——模型评估
- 8. 《机器学习》第二章模型评估与选择 总结
- 9. 读书笔记《机器学习》：第二章：模型评估与选择
- 10. 机器学习第二章模型评估与选择笔记（前篇）
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Kotlin学习（二）基本类型
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. js中 charCodeAt
- 2. Android中通过ViewHelper.setTranslationY实现View移动控制（NineOldAndroids开源项目）
- 3. 【Android】日常记录：BottomNavigationView自定义样式，修改点击后图片
- 4. maya 文件检查 ui和数据分离 （一）
- 5. eclipse 修改项目的jdk版本
- 6. Android InputMethod设置
- 7. Simulink中Bus Selector出现很多? ? ?
- 8. 【Openfire笔记】启动Mac版Openfire时提示“系统偏好设置错误”
- 9. AutoPLP在偏好标签中的生产与应用
- 10. 数据库关闭的四种方式
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
