【R微课】14天用R做机器学习第八天
测试开头
测试结尾
编者按:14天用R做机器学习这个系列,小编已经说完一半了,不知道伙伴们还有印象吗?简单回顾一下,依次是R环境、R基本语法、R导入标准数据集、描述统计理解数据、可视化理解数据、数据预处理、利用重采样技术对学习算法进行评价。“温故而知新”。
第八天:学习算法的评价指标
小编曾经去面试的时候,被问及“学习算法的评价指标有哪些?“。伙伴们,可以问问自己。
在此,小编谈一些常用的学习算法评价指标,点到为止,不做详细拓展,建议伙伴们留言讨论。
1 对于分类问题,可以用Accuracy和Kappa值;
2 对于回归问题,可以用RMSE和RSquared值;
3 对于二分类问题,还可以用ROC曲线。
小编,今天也不写代码了,伙伴们可以自己写代码熟悉和应用这些学习算法指标。
最后,小编留下一些问题给伙伴们思考。
1 上述评价指标,怎么定义的?怎么计算的?
2 上述评价指标,对应R语言哪些包和哪些函数?
3 您还用那些评价指标?为什么用它?
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