即目学习
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模型评价
tony
模型评价
回归模型
可解释方差 EVS：可以被解释的方差，越接近1越好
平均绝对误差 MAE：预测值和真实值的差值。数值越小越好
均方误差 MSE：预测值和实际值的平方误差。数值越小越好
均方对数误差 lnMSE：取对数后预测值和实际值的平方误差。当目标具有指数增长的目标时，最适合使用这一指标
中位数绝对误差 median absolute error：取目标和预测之间的所有绝对差值的中值来计算损失
确定系数(r
2
) r2：预测模型和真实数据的拟合程度，最佳值为1，同时可为负值
分类模型
准确率 accuracy：预测正确的的数据占所有数据的比例
精确率 precision：预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例
召回率 recall：预测为正例的数据占实际为正例数据的比例
F1分 f1 score：综合指标。F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率)
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