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评估方法详解
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原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。
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内容提要
模型评价包括聚类模型评价和分类模型评价。常用的聚类模型评价指标有ARI评价法、AMI评价法、V-measure评分、FMI评价法和轮廓系数等。常用的分类模型评价指标有准确率、精确率、召回率、F1值、ROC和AUC等。常用的回归模型评价指标有平均绝对误差、均方根误差、中值绝对误差和可解释方差值等。留出法是将数据集划分为训练集和测试集的方法。交叉验证法将数据集划分为k个互斥子集，进行k次训练和测试。自助法通过重复采样生成多个训练集。自助法适用于数据集较小且难以划分训练集和测试集的情况。性能度量包括均方误差、错误率、精度、查准率、查全率、F1值、ROC和AUC等。代价曲线可以反映学习器的期望总体代价。
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关键要点
- 模型评价包括聚类模型评价、分类模型评价和回归模型评价。
- 常用的聚类模型评价指标有ARI、AMI、V-measure、FMI和轮廓系数。
- 常用的分类模型评价指标有准确率、精确率、召回率、F1值、ROC和AUC。
- 常用的回归模型评价指标有平均绝对误差、均方根误差、中值绝对误差和可解释方差值。
- 留出法将数据集划分为训练集和测试集，建议比例为2/3到4/5。
- 交叉验证法将数据集划分为k个互斥子集，进行k次训练和测试，返回均值。
- 自助法通过重复采样生成多个训练集，适用于小数据集。
- 自助法的缺点是改变了初始数据集的分布，可能引入估计偏差。
- 性能度量包括均方误差、错误率、精度、查准率、查全率、F1值、ROC和AUC。
- 查准率和查全率是二分类结果的重要指标，F1值是它们的调和平均。
- ROC曲线用于比较学习器的泛化性能，AUC是ROC曲线下的面积。
- 代价曲线用于反映不同类型错误的代价，适用于非均等代价的情况。
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