什么是模型hitrate评估算法组件
该组件使用hit_rate_pai.py脚本，实现向量召回评估的功能。本文为您介绍该组件的配置方法。使用限制支持使用的计算引擎为MaxCompute。组件配置您可以使用以下任意一种方式，配置模型hitrate评估组件参数。方式一：可视化配置参数输入桩输入桩（从左到右）建议上游组件对应PAI命令参数是...
机器学习基础知识——基本原理、常用算法与评估指标
引言从第一篇文章的概述到机器学习：在上一篇文章中，我们对人工智能进行了全面的概述，从人工智能的定义、历史、基本概念、应用领域，到社会影响等方面进行了探讨。人工智能作为一个广泛的领域，涵盖了多个子领域，其中之一便是机器学习。在本篇文章中，我们将更加深入地探讨机器学习的基本原理、常用算法以及评估指标。希望通过这篇文章，读者能够对机器学习有更清晰的认识，为学习和应用机器学习技术打下坚实的基础。机器学习....
算法的评估指标
分类:精度(accuracy)、召回率、精确率、F值、ROC-AUC 、混淆矩阵、PRC回归: RMSE(平方根误差)、MSE(平均平方误差)、MAE（平均绝对误差）、SSE(和方差, 误差平方和)、R-square(确定系数)聚类: 兰德指数、互信息、轮廓系数分类算法的评估方法●精度被正确分类的样本占总样本的比Accuracy = (预测正确....
十分钟掌握聚类算法的评估指标
内部评估的方法内部评估指标主要基于数据集的集合结构信息从紧致性、分离性、连通性和重叠度等方面对聚类划分进行评价。即基于数据聚类自身进行评估的。轮廓系数（Silhouette Coefficient）轮廓系数适用于实际类别信息未知的情况。旨在将某个对象与自己的簇的相似程度和与其他簇的相似程度作比较。对于单个样本，设a是与它同类别中其他样本的平均距离，b是与它距离最近不同类别中样本的平均距离，其轮廓....
十分钟掌握回归算法的评估指标
什么是回归算法？回归算法就是对历史数据进行拟合，形成拟合方程。接下来使用该方程对新数据进行预测。如果是一元数据的拟合方程，则拟合一条线，如果数据是二元数据，那么它的拟合方程就是一个拟合平面，对于更高维的数据，它的拟合方程将更加复杂。什么是回归算法的评估指标？对于回归算法，我们评价它的好坏，就是看它的预测结果与我们的真实结果的差异大小。在回归算法中，我们最常用的评估指标有：平均绝对值误差，均方误差....
十分钟掌握分类算法的评估指标(下）
ROC 曲线在分类任务中，测试样本通常是获得一个概率表示当前样本属于正例的概率， 我们往往会采取一个阈值，大于该阈值的为正例，小于该阈值的为负例。 如果我们减小这个阈值， 那么会有更多的样本被识别为正类，这会提高正类的识别率，但同时会降低负类的识别率。为了形象的描述上述的这种变化， 引入ROC曲线来评价一个分类器的好坏。ROC曲线也是一个全面评估模型的指标，中文名为“受试者工作特征曲线”。ROC....
十分钟掌握分类算法的评估指标(上）
什么是评估指标？评估指标是针对模型性能优劣的一个定量指标。一种评价指标只能反映模型一部分性能，如果选择的评价指标不合理，那么可能会得出错误的结论，故而应该针对具体的数据、模型选取不同的的评价指标。针对不同类型的学习任务，我们有不同的评估指标，这里我们来介绍最常见的分类算法的一些评估指标。常用的分类任务评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1....
聚类算法评估中的Cohesion and Separation属于哪个指标呢？
聚类算法评估中的Cohesion and Separation属于哪个指标呢？
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