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文档简介
01目录CONTENTS机器学习模型效果常见评估方法02代码实现及解读机器学习模型效果常见评估方法1PartMinimalistwindAI在机器学习中，性能指标（Metrics）是衡量一个模型好坏的关键。对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的试验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评估标准，这就是性能度量（performancemeasure）。机器学习模型效果常见评估方法MinimalistwindAI在使用机器学习算法的过程中，针对不同的场景需要不同的评价指标，常用的机器学习算法包括分类，回归，聚类等几大类型。平均绝对误差（MAE）平均绝对百分误差（MAPE）均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）决定系数R平方（𝑅^2）机器学习模型效果常见评估方法回归模型MinimalistwindAI在使用机器学习算法的过程中，针对不同的场景需要不同的评价指标，常用的机器学习算法包括分类，回归，聚类等几大类型。
机器学习模型效果常见评估方法分类模型类别实际的类别预测的类别
1010代码实现及解读2Part代码实现及解读本案例使用了均方根误差（RMSE）对电影推荐准确度进行评估，代码为：代码解析：01行：从Surprise库中调用accuracy包。02行：使用testset进行预测
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