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如何评价一个算法的好坏?

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机器学习中如何评价模型的好坏 Week 2 主要学习机器学习中的基础知识 Targets for this week: 数据拆分:训练数据集&测试数据集评价分类结果:精准度、混淆矩阵、精准率、召回率、F1 Score、ROC曲线等评价回归结果:MSE、RMSE、MAE、R Squared Let’ s go !数据拆分 在…

如何衡量一个算法的好坏?

目录 一、前言 二、时间复杂度 三、空间复杂度 一、前言 算法是解决一类问题准确而完整的描述,它是程序设计的灵魂。如何衡量一个算法的好坏呢?是不是实现的代码越简洁算法越好呢? 算法在编写成可执行程序运行时,需要耗费时间…

如何评价模型的好坏?

模型评价指标是用于量化和衡量机器学习模型性能的标准或度量。 1. 混淆矩阵 混淆矩阵是一个二维表格,如上表所示,用于比较模型的预测结果与实际结果之间的关系,特别适用于分类问题。混淆矩阵详尽地列出了四种不同分类结果的数量,…

如何评价算法的好坏?

2019-11-23 18:32:55 序言 评价一个算法的好坏,我认为关键是看能不能解决问题。如果算法能很好地解决实际的问题,那么我认为就是好算法。 比如预测的算法,关键是看预测的准确率,即预测值与实际值之间的接近程度,而不…

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如何评价一个算法的好坏

目录 1.什么是算法 2.算法的特性 3.如何评价一个算法的好坏 (1)时间复杂度(消耗时间的多少) (2)空间复杂度(消耗存储空间的多少) (3)容易理解,容易编译,容易调试,容易维护 1.什么是算法 我们首先要知道,程序=数据结构+算法。解决一类问题的思想步骤我们就把它叫…

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