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文檔簡介

數(shù)據(jù)挖掘技術與應用1經(jīng)驗誤差與過擬合2評估方法3性能度量4偏差與方差目錄回歸任務的評價標準：均方誤差性能度量評價方法與評價標準錯誤率：分類錯誤樣本數(shù)占總樣本數(shù)比例精度：1－錯誤率，分類正確樣本數(shù)占總樣本數(shù)比例性能度量錯誤率與精度犯錯的代價：2004年12月26日印尼海嘯與1999年“弗洛伊德”颶風，真正率、假正率，印尼海嘯的災難預報與保險公司。性能度量錯誤率與精度查準率／準確率（precision）：P=TP/(TP+FP)查全率／召回率／靈敏度（recall）：R=TP/(TP+FN)“1”代表正例，“0”代表反例性能度量查準率與查全率

預測值實際值

10121002

預測值實際值

101TPFN0FPTN樣本IDrealpre1男男2女女3男男4男女5女女查準率／準確率（precision）：P=TP/(TP+FP)fromsklearn.metricsimportprecision_scorey_true=[1,0,1,1,0]y_pred=[1,0,1,0,0]precision_score(y_true,y_pred,average=None)Out[22]:array([0.66666667,1.])性能度量查準率與查全率

預測值實際值

10121002

預測值實際值

101TPFN0FPTN綜合查準率與查全率：更一般的形式：

其中

為正數(shù)，度量了查全率對查準率的相對重要性

：標準的F1系數(shù)

：查全率有更大影響

：查準率有更大影響性能度量F1系數(shù)

先分后總：先分別計算各混淆矩陣的查準率和查全率，再以均值匯總先總后分：先將各混淆矩陣的對應元素（TP、FP、TN、FN）進行匯總平均，再求P、R、F1值性能度量多次訓練／測試時的F1系數(shù)fromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.svmimportSVCiris=load_iris()clf=SVC(kernel=‘linear’,C=1)scores=cross_val_score(clf,iris.data,iris.target,cv=5)更多內(nèi)容詳見：/stable/m

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