机器学习概述5-模型评估

1 分类模型评估

• 准确率：预测正确的数占样本总数的比例
• 其他评价指标：精确率、召回率、F1-score、AUC指标等

2 回归模型评估

• 均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）
  RMSE是一个衡量回归模型误差率的常用公式。 不过，它仅能比较误差是相同单位的模型。
  
• 其他评价指标：相对平方误差（Relative Squared Error，RSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE)、相对绝对误差（Relative Absolute Error，RAE)

3 拟合

• 欠拟合
  • 学习到的东西太少
  • 模型学习的太过粗糙
• 过拟合
  • 学习到的东西太多
  • 学习到的特征多，不好泛化