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模型性能评估工具

模型性能评估工具
模型性能评估工具是帮助数据科学家和机器学习工程师评估和测量机器学习模型的效果和准确性的软件工具。这些工具提供了一系列的指标和方法来评估模型在不同任务和数据集上的表现。常用的模型性能评估工具包括:混淆矩阵、准确率、召回率、精确率、F1得分、ROC曲线和AUC值等等。混淆矩阵可以用来计算模型对正例和负例的分类准确性。准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例,召回率是真实正例中被模型正确预测为正例的比例,精确率是模型预测为正例中真实正例的比例。F1得分是综合考虑了召回率和精确率的指标,使得模型在平衡召回率和精确率时取得最佳表现。ROC曲线是真正例率和假正例率之间的关系曲线,AUC值是ROC曲线下的面积,用来度量模型对正负样本的分类能力。通过使用这些模型性能评估工具,数据科学家和机器学习工程师可以更好地理解模型在不同任务和数据集上的表现,对模型进行调优和改进。

系统版本1

*本系统功能模块、字段参数,均可结合用户实际业务需求调整,可增可减,以达到最佳业务管理流程的体验!

编号 模块名称 字段参数
1 混淆矩阵 真实正例、真实负例、假正例、假负例、准确率、精确率、召回率、F1值、特异度、误判率等
2 ROC曲线 真正例率、假正例率、阈值、AUC值、受试者工作特征曲线、最佳阈值、可信度区间等
3 PR曲线 精确率:召回率曲线等
4 精确率 宏平均、微平均、加权宏平均、加权微平均等
5 均方误差 均方差、均方根误差、平均绝对误差等
6 R方值 R方值、最佳R方值、可决系数等
7 交叉验证 K折交叉验证、网格搜索、性能度量、交叉验证分数等
8 稳定性选择 自助采样、特征重要性得分、平均特征重要性得分等
9 偏差方差分解 总误差、偏差、方差、噪声等
10 防止过拟合 正则化、L1正则化、L2正则化等
11 特征重要性 基尼指数、信息增益、增益比、卡方统计量等
12 学习曲线 训练集大小、训练集得分、验证集得分、学习曲线图等
13 数据集划分 训练集、验证集、测试集、交叉验证集、自助采样集等
14 超参数调优 学习率、学习率衰减、批量大小、优化器、正则化参数等
15 特征选择 单变量选择、相关系数选择、递归特征消除、稳定性选择等
16 模型解释 特征重要性解释、模型权重解释、预测的边界解释等
17 模型性能分析 批量预测、实时预测、预测结果可视化、性能指标评估等
18 多类分类性能评估 混淆矩阵、多类准确率、多类精确率、多类召回率、多类F1值等
TAG标签:模型 / 性能 / 评估 / 工具  HOT热度:24
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