摘要：一直以来，被召回率准确率精准率查全率查准率F1值混淆矩阵aucrocTPNPTNPN等等等等所困惑，每次需要知道具体的含义，都是去百度，百度完了看了就忘了，生气！百度了几十遍了！这回一定要总结完毕！ 一、从混淆矩阵说起 混淆矩阵 confusion matrix 我预测的 正类 负类 实际情况 正类 阅读全文

摘要：一、从最普通的线性模型说起 给定由$d$个属性描述的变量$x=(x_{1};x_{1};...;x_{d};)$，其中$x_{d}$是$x$的第$i$个属性的取值，线性模型（linear model）是试图学习到一个属性的线性组合来进行预测的函数： $y=w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+ 阅读全文

摘要：一、基本理论 分类于回归决策树模型（classification and regression，CART）相对于前面的纯分类决策树，之前的纯分类决策树中主要是通过一些构造好的互斥完备的规则来对样本进行类别划分，而CART主要是利用决策树将特征空间划分成有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布。 阅读全文

摘要：一、引言 分类决策树是一种基于特征对实例进行划分的树形结构。如下图： 图中包括有内部节点和叶子节点，叶子节点表示的是分类结果，而内部节点表示基于特征对实例的划分。如根节点，是根据特征x1是否大于a1进行划分，划分成两个内部节点，但是此时的两个内部节点各自所包含的实例中依然有不同类别的实例，需要进一步 阅读全文

摘要：参考：http://www.52nlp.cn/%e7%90%86%e8%ae%ba-%e6%9c%b4%e7%b4%a0%e8%b4%9d%e5%8f%b6%e6%96%af%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%ae%97%e6%b3%95%e7%a0%94%e7%a9%b6%e4%b8%8e 阅读全文