難度係數（5分制）：1
準確率定義：分類正確樣本佔總體樣本的比例 accuracy = n of correct / total;
失效原因：訓練集中各類樣本數量極端不均勻（資料偏斜）， 導致準確率不能客觀評價演算法效能；
假如我們**某地區內人口年收入否達到50萬美元，而實際訓練資料中百分之八十人口未達到50萬美元。如果總讓分類器輸出0，準確率也會達到80%；
假如我們**某地區人口是否患癌症，人群中癌症患者是乙個非常小的樣本。同樣的只讓分類器輸出否結果也會獲得較高的準確率。
解決方法：常用召回率，精確率結合來衡量分類模型效能；
機器學習 準確率 召回率 精確率 f1score等
機器學習中，如何評估乙個模型的好壞極關重要，否則訓練出來了我們自己都說不明白到底該不該用，一句話就是心裡沒底。本文將用較為白話的角度來闡述這些指標。注 這些指標 準確率 精確率 召回率 用中文表示容易混淆，例如準確率和精確率，本文將用英文來進行表述 在介紹之前，我們先上乙個二分類的例子 假定已經根據...
機器學習KNN識別準確率 2
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from math import sqrt from collections import counter class knnclassfi...
如何提高機器學習中的分類準確率
1.擴大資料集。俗話說的好，更好的資料往往能打敗更好的演算法。當我們想要提高機器學習的分類準確率時，第乙個可用的方法就是擴大資料集。只要機器學習花費的時間在可以接受的範圍內，就可以繼續擴大資料集，它往往可以使我們獲得更理想的分類準確率。2.分類器選擇。遺憾的是，理想的資料集規模往往是我們可望不可即的...