机器学习十一 评估指标

评估指标（Evaluation Metrics）

选择合适的指标

在构建机器学习模型的时候，首先要选择性能指标，然后测试模型的表现如何。

相关的指标有多个，具体取决于我们要解决的问题。

在可以选择性能指标之前，首先要认识到机器学习研究的是如何学习根据数据进行预测。

在测试模型时，也务必要将数据集分解为训练数据和测试数据。

如果不区分训练数据集和测试数据集，则在评估模型时会遇到问题，因为它已经看到了所有数据。

我们需要的是独立的数据集，以确认模型可以很好地泛化，而不只是泛化到训练样本。

分类与回归 分类回归涉及对象根据未见过的样本进行预测，并确定新实例属于哪个类别。根据连续数据进行预测例子根据蓝色或红色或者方形或圆形来组织对象，以便在看到新对象时根据其特征来组织对象包含不同人员的身高、年龄和性别的列表，并想预测他们的体重
分类指标与回归指标分类指标回归指标了解模型隔多久正确或不正确地识别新样本一次了解模型的预测值与实际值之间差多少处理对象：根据离散数据进行预测的模型处理对象：根据连续数据进行预测的模型此类模型确定新实例是否属于给定的一组类别此类模型关注的是预测的接近度指标用于测量预测是否准确地将所讨论的实例进行分类指标用于关心模型如何能始终进行接近的预测

分类指标：混淆矩阵，准确率与召回率，F1分数。

回归指标：误差指标：平均绝对误差，均方差；

                    分数指标：R2分数（回归学习器默认的分数方法）、可释方差分数。

                                        分数越高越好，0表示坏，1表示好。