需要注意的是,预测效果的好坏不仅取决这部分可能包括如何在训练好的模型上进行预测,以及如何使用不同的评估指标来衡量模型的好坏以下是一些常用的指标: 1 均方根误差(RMSE):它是真实值与预测值之间差异的平方和的平均值的平方根评估LSTM预测模型的好坏通常需要使用一些指标来衡量模型的表现

F1 score一开始就是考虑到这两个指标的矛盾问题,所以把二者进行了调和,也就是说,一个模型不能只召回率(灵敏度)高而精准率(阳性预测值)低,或者

输入数据集实际值和模型预测值作为参数,输出即为混淆矩阵,结果类似这样:通常,我们希望通过一些参数来告知模型评估如何一般情况来说,F1评分或者R平方(R-Squared value)等数值评分可以告诉我们训练的机器学习模型的好坏

5 结果评估:使用合适的指标(如均方误差、R^2分数)评估模型的预测性能,并比较不同融合策略的效果模型跑出来的 Y 值为每个客户的预测违约概率,可以理解为客户的有多大的可能违约混淆矩阵不能作为评估模型的唯一标准,混淆矩阵是算模型其他指标的基础,后面会讲到,但是对混淆矩阵的理解是必要的。

预测模型所谓的预测准确度其实就是预测值和实际值之间的相近程度,预测值和实际值之间越接近,说明预测准确度越高人们对均方差和方差一样没有直观的理解,不知道均方差=100时到底是准确度高还是低我们用y_{hat}表示模型的预测值,y表示模型的真实值。

第4讲无模型预测(评估)课程主要内容包含有限马尔可夫决策过程,动态规划,无模型预测与控制(SASA,Q-Learning),价值函数逼近(DQN),策略梯度方法(REINFORCE),执行者/评论者方法(AC,TRPO,PPO),连续动作空间的确定性策略(DDPG)

假设你的模型一共预测了100个正例,而其中80个是对的正例,那么你的Precision(精确率)就是80%。●FPR:本来没有病的人群中,但是被误判为有病的

严格地说,R^2主要用来衡量模型的拟合程度(模型质量好坏);其它四个指标主要用来评估预测值的准确程度。我告诉他,单纯地进行模型比较是没有意

我们可以看出,这个模型的准确度为88%,阳性预测值比较高而阴性预测值较低如果这个模型的预测能力跟baseline model一样,那么这个模型就没有任何意义。我们可以根据AUC的值与05相比,来评估一个分类模型的预测效果。

回归(Regression)不同于分类问题,在回归方法中我们预测一系列连续的值,在预测完后有个问题是如何评价预测的结果好坏,关于这个问