常用模型评估方法总结

常用模型评估方法总结1.线性相关系数(皮尔逊相关系数)(用于描述两个变量之间相关性的强弱,系数越大相关性越强)rxy=∑(xi-x-)(yi-y-)÷√∑(xi-x-)2(yi-y-)2一般判别效力为:无相关←0.2←弱→0.4←中→0.6←强→0.8←极强→12.决定系数(用于描述非线性或两个以上自

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1.线性相关系数(皮尔逊相关系数)(用于描述两个变量之间相关性的强弱,系数越大相关性越强)

rxy=∑(xi-x)(yi-y)÷√∑(xi-x)2(yi-y)2

一般判别效力为:

        无相关←0.2←弱→0.4←中→0.6←强→0.8←极强→1


 

2.决定系数(用于描述非线性或两个以上自变量的相关关系,也可用于评价模型效果)

                (R2对变量进行线性回归后,评价拟合优度,越大越好,如R2=0.8,则表明x对y的影响占比80%以上)

总平方和            SST=∑i=1(yi-y)2

回归平方和         SSR=∑i=1(yˆ-y)2

残差平方和         SSE=∑i=1(yi-yˆ)2   衡量回归线与各点之间的距离,越小越好

三者关系为        SST=SSR+SSE

决定系数            R2=SSR/SST=1-SSE/SST


 

3.混淆矩阵(用于二分类问题模型评估)

                          一级指标

常用模型评估方法总结

 

                          二级指标

准确率   ACC(A)=TP+TN / TP+FP+FN+TN     在所有预测结果中,预测对了的占比

精确度   PPV(P)=TP/(TP+FP)                         在预测为 1 的所有结果中,预测对了的占比

灵敏度  TPR(R)=TP/(TP+FN)                          在真实为1 的所有结果中,预测对了的占比

             FPR(F)=FP/(FP+TN)                          在真实为 0 的所有结果中,预测为1的占比

特异度  TNR(S)=TN/(FP+TN)                          在真实为 0 的所有结果中,预测对了的占比         

                         三级指标

调和平均 F1score(F1)=(2×P×R)÷(P+R)           介于0—1 之间,越大越好


 

4.ROC曲线&AUC面积(对模型整体效力做评估)

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 其中      红线=ROC曲线

              蓝线表示x=y(表示模型没有判别效力)

              红线以下面积=AUC面积

              x=1-特异度

              y=灵敏度(召回率)

解释为 当特异度等于x时,灵敏度=y

注:好的ROC曲线应该一开始就快速上升之后保持平行前进

       如果ROC曲线在蓝线附近徘徊,表明模型没有判别效力,因为二分类问题,瞎猜正确率也是50%。

      一般AUC 面积大于0.7模型才可用,在0.5左右表示模型没有判别作用


 

5.KS 曲线(用于判别模型的最优划分概率,只看最大的一个)

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 参考混淆矩阵

                    其中:

                         红线=TPR        蓝线=FPR     绿线 = Ks曲线

                       TPR与FPR之间的差值就是Ks值

                       Ks值=|TPR-FPR|*100

一般判别效力为:

               0←无→20←能用→40←较好→60←记号→75←过拟合模型有问题→100


 

6.轮廓系数(第二个用于聚类模型有效性判断的方法,第一个是SSE)

  常用模型评估方法总结

 

 几个概念:

               1.凝聚度:一个小簇里面的SSE

               2.分离度:各个簇的质心的距离平方和,也就是任意两个质心的距离和,或者每一个质心到总体质心的平方和,两者相等。

公式      Si=(bi-ai)/   max(ai,bi

     其中:ai=一个簇内一个点到所有点的距离均值

                bi=一个点到其他所有簇的所有点的距离均值中最小的一个

                S 介于-1 到 1 之间 越大越好

                ai 越接近0越好


 

7.收益曲线(也是用于寻找最佳阈值)

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 假设:

         判别对一个收益 100

          判错一个损失  200

          哪个收益最高用哪个

 


 

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