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2024年2月19日发(作者：冒泡排序方法)
sklearn模型评价回归分类评价指标及划分数据集
在机器学习中，模型的评价是衡量其性能和准确度的重要指标，对于分类任务和回归任务来说，模型评价指标有所不同。本文将重点讨论sklearn中常用的回归和分类模型的评价指标，并介绍数据集划分的方法。
一、回归模型评价指标
回归任务的评价主要是衡量模型预测结果与实际观测值之间的误差。
1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：
均方误差是最常用的回归模型评价指标之一，它计算了预测值与真实值之间的平方差的平均值。MSE越小，模型的准确度越高。
MSE = 1/n * ∑(y_pred - y_true)^2
2. 均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）：
均方根误差是MSE的平方根，它的计算方法和MSE相同，但更加直观地表示了预测结果与真实值之间的误差。
RMSE=√MSE
3. 平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）：
平均绝对误差是预测值与真实值之间绝对差的平均值，它可以衡量模型的对称性，即不受异常值的影响。
MAE = 1/n * ∑，y_pred - y_true
4. R2得分（Coefficient of Determination，R2 Score）：
R2得分表示模型预测结果与真实值之间的相关程度，其值介于0和1之间。R2得分越接近于1，表示模型预测结果越好。
R2得分 = 1 - (∑(y_true - y_pred)^2) / (∑(y_true -
y_average)^2)
二、分类模型评价指标
分类任务的评价主要是衡量分类模型对样本进行正确分类的能力。
1. 准确度（Accuracy）：
准确度是最常用的分类评价指标，用于衡量模型对样本进行正确分类的能力。准确度的计算公式为：准确度=预测正确的样本数/总样本数
2. 精确度（Precision）：
精确度是衡量模型预测结果为正例的准确性。其计算公式为：精确度=预测为正例且分类正确的样本数/预测为正例的样本数
3. 召回率（Recall）：
召回率是衡量模型对正例样本的识别能力，即模型对正例样本的覆盖率。其计算公式为：召回率=预测为正例且分类正确的样本数/实际为正例的样本数
4. F1得分（F1 Score）：
F1得分是精确度和召回率的加权平均值，用于综合评价分类模型的性能。其计算公式为：F1得分=2*(精确度*召回率)/(精确度+召回率)
三、数据集划分方法
数据集划分是指将原始数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能和泛化能力。
1. 留出法（Holdout）：
留出法将原始数据集划分为两部分，一部分用于训练模型，另一部分用于测试模型。通常将数据集按照一定比例划分，如70%训练集，30%测试集。
2. 交叉验证法（Cross Validation）：
交叉验证法将数据集划分为k个等分，每次使用其中k-1个作为训练集，剩下的1个作为测试集，反复进行k次，最后将k次的结果取平均。
3. 自助法（Bootstrapping）：
自助法首先从原始数据集中有放回地随机抽取n个样本作为训练集，剩下的样本作为测试集。由于有放回地抽样，训练集中部分样本可能会重复出现，而其他样本可能会被排除。
4.分层采样：
分层采样将原始数据集划分为若干个层次，每个层次包含不同类别的样本。在划分训练集和测试集时，保证训练集和测试集中的样本类别分布相似，以避免样本类别不均衡问题。
以上就是sklearn中常用的回归和分类模型的评价指标，以及数据集划分的方法。通过合理选择评价指标和划分方法，可以对模型进行准确的评估和选择，提高模型的性能和泛化能力。
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