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机器学习准确度概念的简单介绍

xiaofei
机器学习
2024-10-09 17:20:30
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文章阐述了关于机器学习准确度概念，以及的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、机器学习中的评价指标
2、机器学习几个重要概念
3、机器学习的基本概念
4、机器学习里的calibration到底是什么?
5、【AI基础】分类器评估一:混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、灵敏度...

机器学习中的评价指标

1、机器学习评价指标对于机器学习中评价模型性能的指标，常用的有准确率、精度、召回率、P-R曲线、F1 分数、ROC、AUC以及混淆矩阵等。

2、机器学习基础-评价指标详解在评估机器学习模型的性能时，各类评价指标起着关键作用。以下是几种常用的回归和分类指标：回归评价1 均方误差（MSE）公式：[公式]，值越大，模型预测的准确性越差。2 均方根误差（RMSE）公式：[公式]，与MSE相似，仅调整了量纲以保持一致。

（图片来源网络，侵删）

3、机器学习分类任务中的评价指标多样，主要包括Accuracy、AUC、FMAPE和SMAPE。这些指标各有侧重，有助于评估模型的性能。Accuracy，即准确率，是分类正确的样本数占总样本数的比例，反映模型预测的整体正确性。错误率则是错误分类的样本数占比。

4、在评估机器学习算法的性能时，我们通常关注三个核心指标：准确率（accuracy）、精准率（precision）和召回率（recall）。首先，让我们来看看它们的定义：TP/：实际为正样本且被正确预测为正的样本数，是衡量准确度的基石。FP/：实际为负样本却被错误预测为正的样本数，它影响了精准度的计算。

5、机器学习模型的评价指标是衡量算法性能的关键工具，它们用于比较不同算法或参数设置在处理相同数据时的效果。评价指标涵盖了准确性、精确率、召回率、P-R曲线、F1 Score、混淆矩阵、ROC曲线和AUC等。

（图片来源网络，侵删）

机器学习几个重要概念

在机器学习领域，数据、模型与算法是三个不可或缺的要素。每个要素都有其独特的角色和重要性，但它们的协同作用才是真正推动力。模型是机器学习的核心，它定义了我们对数据进行预测或决策的方式。模型的设计直接关系到学习任务的准确性和效率。

在理解机器学习算法的核心基础中，线性代数是至关重要的。《Mathematics for Machine Learning》一书指出，即使是最简单的OLS（最小二乘法）也属于机器学习范畴，它要求我们强化数学基础，尤其是对线性代数的掌握。本章节概述了9个关键概念，它们构成机器学习算法基石的一部分。

如果从学习的角度看，算法最重要，至少找工作时算法是必考的；从解决实际问题的角度看，懂得如何建模和求解模型是比较重要的；但是如果从挣钱的角度看，谁如果手里有别人没有的数据，那才是大爷。

机器学习的三个基本要素是数据、算法和模型。首先，数据是机器学习的基础。在机器学习中，数据扮演着至关重要的角色，它是训练和优化模型的基础。数据可以是图像、文本、声音等原始形式，也可以是经过预处理和特征提取后的结构化数据。

模型、数据、算法可以总结为机器学习方法的提纲挈领，因为侧重点不一样，所以不能比较哪个更重要。

机器学习的基本概念

1、机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、计算机科学等多门学科。机器学习的概念就是通过输入海量训练数据对模型进行训练，使模型掌握数据所蕴含的潜在规律，进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。

2、比如，Langley（1996）定义的机器学习是“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。

3、机器学习是一种人工智能领域的技术，它涉及设计和开发算法，使计算机能够从数据中学习和自主改进，而无需显式地进行编程。以下是机器学习的一些基本概念：数据集（Dataset）：机器学习的算法和模型需要基于数据进行训练和学习。数据集是用于训练和评估模型的样本***，包括输入数据和对应的输出或标签。

4、机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。

5、机器学习（MachineLearning，ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

6、机器学习的概念是什么？对于机器学习的概念，百度上是这么解释的，机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

机器学习里的calibration到底是什么?

在机器学习领域，校准（calibration）是一个关键概念，涉及模型在预测概率分布上的准确性。回归与分布拟合技术通过估计关键决策变量的统计分布参数来实现这一目标，这一步骤通常被称为模型校准。在确定用于拟合的统计分布函数形式之前，需要综合考虑多种因素。校准主要关注预测概率与实际结果之间的匹配程度。

概率预测的目标是在满足 calibration 的前提下尽可能提高预测的 sharpness。所谓的 calibration 指的是预测分布和观测值在统计上的一致性，而 sharpness 则是指预测分布的集中程度。下面介绍一些常见的概率预测的评估方法。对于观测值，假设模型预测的累积分布函数分别为。

BC是Bayesian Calibration的缩写，是一种用于机器学习的技术。它的主要目的是通过利用已知标签的数据来推断出未知标签的数据，从而提高机器学习的准确性和效率。在机器学习中，我们通常需要使用模型来对数据进行预测。但是，这些模型通常是基于假设的，并且需要经过一定的调整才能适应不同的数据集。