分類と予測アルゴリズムの評価
導き出すためにトレーニングセットを予測するための分類や予測モデルの精度や将来の業績予測モデルにうまく反応できない、効果的に予測モデルのパフォーマンスを判断するためには、あなたがグループを必要とする確立されたデータの収集予測モデルに参加していない、とデータセット上の予測モデルの精度の評価は、独立したデータセットのセットは、テストセットと呼ばれます。
評価モデルは、測定するために一般的に使用される指標のいくつかのように予測します。
- 相対的/絶対誤差（E絶対誤差：絶対誤差eは相対誤差の相対誤差です）
- 平均絶対誤差（平均絶対誤差、MAE）
- 平均二乗誤差（平均二乗誤差、MSE）
- RMSE（根平均二乗誤差、RMSE）
- 平均絶対誤差率（平均赦免パーセント誤差、MAPE）
- カッパ統計
- （TP、TN、FP、FN計算によって精度）認識精度
- 認識精度率（精度）
- リコール（リコール）
- ......
二つの良い参考記事：
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