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文档简介

数据挖掘技术与应用1经验误差与过拟合2评估方法3性能度量4偏差与方差目录回归任务的评价标准：均方误差性能度量评价方法与评价标准错误率：分类错误样本数占总样本数比例精度：1－错误率，分类正确样本数占总样本数比例性能度量错误率与精度犯错的代价：2004年12月26日印尼海啸与1999年“弗洛伊德”飓风，真正率、假正率，印尼海啸的灾难预报与保险公司。性能度量错误率与精度查准率／准确率（precision）：P=TP/(TP+FP)查全率／召回率／灵敏度（recall）：R=TP/(TP+FN)“1”代表正例，“0”代表反例性能度量查准率与查全率

预测值实际值

10121002

预测值实际值

101TPFN0FPTN样本IDrealpre1男男2女女3男男4男女5女女查准率／准确率（precision）：P=TP/(TP+FP)fromsklearn.metricsimportprecision_scorey_true=[1,0,1,1,0]y_pred=[1,0,1,0,0]precision_score(y_true,y_pred,average=None)Out[22]:array([0.66666667,1.])性能度量查准率与查全率

预测值实际值

10121002

预测值实际值

101TPFN0FPTN综合查准率与查全率：更一般的形式：

其中

为正数，度量了查全率对查准率的相对重要性

：标准的F1系数

：查全率有更大影响

：查准率有更大影响性能度量F1系数

先分后总：先分别计算各混淆矩阵的查准率和查全率，再以均值汇总先总后分：先将各混淆矩阵的对应元素（TP、FP、TN、FN）进行汇总平均，再求P、R、F1值性能度量多次训练／测试时的F1系数fromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.svmimportSVCiris=load_iris()clf=SVC(kernel=‘linear’,C=1)scores=cross_val_score(clf,iris.data,iris.target,cv=5)更多内容详见：/stable/m

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