模型评估

R 统计面试题实战练习

Zuzanna Chmielewska

Actuary

交叉验证

交叉验证

交叉验证

交叉验证

交叉验证

交叉验证

交叉验证

混淆矩阵

混淆矩阵

混淆矩阵

混淆矩阵

分类指标

$\text{accuracy} = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$

$\text{precision} = \frac{TP}{TP+FP}$

$\text{recall} = \frac{TP}{TP+FN}$

分类指标

Precision

Recall

回归指标

回归指标

回归指标

均方根误差（RMSE）

$RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2}$

平均绝对误差（MAE）

$MAE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y}_i|$

回归指标

均方根误差

$RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2}$

• 对大误差赋予更高权重

平均绝对误差

$MAE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y}_i|$

• 解释直观

总结

• 验证集法
• 交叉验证
• 混淆矩阵
• 分类指标
• 回归指标

让我们来练习吧！

R 统计面试题实战练习