【R微课】14天用R做机器学习第八天

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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