Anjhon’s Blog
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机器学习模型评估方法
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原文中文，约7200字，阅读约需18分钟。
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内容提要
本文介绍了机器学习中常用的评估方法，包括ROC曲线、P-R曲线、混淆矩阵、多分类的准确率、查准率、查全率、f1、auc等指标的概念和计算方法，并给出了sklearn实现这些评估方法的代码。同时，介绍了CH指标和轮廓系数的概念和计算方法，以及sklearn实现这些指标的代码。
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关键要点
- 机器学习中常用的评估方法包括ROC曲线、P-R曲线、混淆矩阵等。
- 平均绝对误差（MAE）直观反映预测值与实际值的偏差，但不能反映预测的无偏性。
- 平均绝对百分误差（MAPE）用于相对衡量误差。
- 均方误差（MSE）通过平方偏差来衡量模型的好坏，但也不能反映无偏性。
- 均方根误差（RMSE）是均方误差的平方根，用于衡量观测值与真值的偏差。
- 决定系数（R²）反映自变量对因变量变化的解释程度，校正决定系数消除了样本数量和特征数量的影响。
- 混淆矩阵用于多分类任务的准确率、查准率和查全率的计算。
- 查准率和查全率需要同时考虑以全面评估模型的有效性。
- F1-score综合考虑查准率和查全率的调和平均。
- ROC曲线和AUC用于评估分类器的性能，AUC值越大表示分类器效果越好。
- CH指标和轮廓系数用于聚类效果的评估，CH越大表示聚类效果越好，轮廓系数接近1表示聚类性能越好。
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