机器学习：模型评价指标总结 / 开普饭

转自个人微信公众号[Memo_Cleon]的统计学习笔记:ROC分析. 本次笔记涉及单变量和多变量的ROC和PR曲线的绘制,AUC.最佳界值的确定以及两条ROC曲线间的比较,采用软件SPSS26. 受 ...

正文共: 8636字 8图预计阅读时间: 22分钟一.异常检测简介异常检测是通过数据挖掘方法发现与数据集分布不一致的异常数据,也被称为离群点.异常值检测等等. 1.1 异常检测适用的场景异常检 ...

前面几讲我们基于数据分析师需要掌握的基本技能,从SQL出发,学习了统计学的基本知识,在系统层面基本讲完了数据分析师需要具备的能力.下面几讲,我们会围绕数据挖掘工程师需具备的知识体系展开,今天会着重介绍 ...

文章译者:追风者内容来源:Datawhale 如何在投入生产前评估机器学习模型性能? 想象一下,你训练了一个机器学习模型.也许,可以从中选几个候选方案. 你在测试集上运行它,得到了一些质量评估.模型 ...

更大的规模不一定更适合机器学习.但是,随着研究人员相互竞争追求最先进的基准,深度学习模型和训练它们的数据集不断扩展.不管它们如何突破,更大的模型都会对预算和环境产生严重的影响.比如 GPT-3,一个在 ...

引子:在机器学习中,可解释性的概念既重要又难以捉摸.我们能相信模型吗?它在部署过程中会起作用吗?关于这个世界,模型还能告诉我们什么?模型不仅应该是好的,而且应该是可以解释的,然而,可解释性似乎没有具体 ...

对人工智能模型进行训练的同时,还需要进行多阶段任务,以充分利用训练数据,获得满意的结果.为了保证人工智能模型的性能,本文列出了六个需要避免的常见错误. 创建人工智能或机器学习模型并非一项简单的任务.为 ...

创建人工智能或机器学习模型并非一项简单的任务.为了让模型能在不同环境下正常使用,除了要有大量的知识.技能和丰富的经验,你还要有高质量的计算机视觉训练数据,特别是基于视觉感知的人工智能模型. 训练机器学 ...

本次更新的主要内容为利用Python中的statsmodels库构建logit与负二项回归模型,以及利用sklearn库构建决策树以及随机森林模型.内容源自同济大学研究生课程<高级数理统计> ...

提供机器学习解决方案远不止仅提供模型那么简单.机器学习运维 (MLOps) 的基础理论可以帮助数据科学团队更快.更有信心地交付模型,其涉及版本控制.测试和流水线这三个关键概念. MLOps(https ...

原文题目:The Pan-Cancer analysis of pseudogene expression reveals biologically and clinically relevant t ...

邮箱:econometrics666@126.com 所有计量经济圈方法论丛的code程序, 宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问. 背景知识:1.机器学习之KNN分类算法 ...

机器学习：模型评价指标总结