详解准确率、精确率、召回率、F1值等评价指标的含义

机器学习问题之中,通常需要建立模型来解决具体问题,但对于模型的好坏,也就是模型的泛化能力,如何进行评估呢?很简单,我们可以定一些评价指标,来度量模型的优劣。比如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC等指标,但是你清楚这些指标的具体含义吗?下面我们一起来看看吧。1.混淆矩阵介绍各个指标之前,我们先来了解一下混淆矩阵。假如现在有一个二分类问题,那么预测结果和实际结果两两结合会出现如下四种情况。

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机器学习降维之线性判别模型(LDA)

1.LDA简介线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)是一种监督学习的降维方法,也就是说数据集的每个样本是有类别输出。和之前介绍的机器学习降维之主成分分析(PCA)方法不同,PCA是不考虑样本类别输出的无监督学习方法。LDA的原理简单来说就是将带上标签的数据(点),通过投影的方法,投影到维度更低的空间中,使得投影后的点会形成按类别区分。而我们的目标就是使得

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机器学习降维之奇异值分解(SVD)

奇异值分解(Singular Value Decompostion, SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域,是很多机器学习算法的基石。本篇文章对SVD原理做主要讲解,在学习之前,确保你已经熟悉线性代数中的基本知识,包括特征值、特征向量、相似矩阵相关知识点。如果不太熟悉的话,推荐阅读如下两篇文章,如何理解矩阵特征值?知乎

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