机器学习对分类、回归、聚类等问题的评估方式都不相同。本文将介绍机器学习分类模型评估。
准确率
一般最常见使用的是准确率，即预测结果正确的百分比，如200样本预测，100预测准确，即准确率百分之50。
def naviebayes(): """ 朴素贝叶斯进行文本分类 :return:None """ news = fetch_20newsgroups(subset='all') x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.25) tf = TfidfVectorizer() x_train = tf.fit_transform(x_train) x_test = tf.transform(x_test) mlt = MultinomialNB(alpha=1.0) mlt.fit(x_train, y_train) y_predic = mlt.predict(x_test) print("预测的文章类别为：", y_predic) print("准确率为：", mlt.score(x_test, y_test))运行结果
精确率和召回率
混淆矩阵
在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)
混淆矩阵示意图
如一百个样本中猫20只，狗80只。预测的结果为猫10只（但是预测中的结果有一只是狗），狗90只（但是预测中的结果有一只是猫）则上图如下表格
示例说明
精确率
预测结果为正例样本中真实为正例的比例（查得准）
精确率示意图
召回率
真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（查的全，对正样本的区分能力）
召回率示意图
召回率是在生产中常用的指标。
F1-score
其他分类标准，F1-score，反映了模型的稳健型
F1-score公式
综合反馈该模型的稳定性
API
sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, target_names=None)y_true：真实目标值y_pred：估计器预测目标值target_names：目标类别名称return：每个类别精确率与召回率实例
def naviebayes(): """ 朴素贝叶斯进行文本分类 :return:None """ news = fetch_20newsgroups(subset='all') x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.25) tf = TfidfVectorizer() x_train = tf.fit_transform(x_train) x_test = tf.transform(x_test) mlt = MultinomialNB(alpha=1.0) mlt.fit(x_train, y_train) y_predic = mlt.predict(x_test) print("预测的文章类别为：", y_predic) print("每个类别的精确和召回率：\n", classification_report(y_test, y_predic, target_names=news.target_names))运行结果
后续会持续更新由浅入深机器学习的技术文章，有兴趣的朋友可看我之前的文章，关注我随时了解人工智能
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