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机器学习分类错误率

接下来为大家讲解机器学习分类错误率，以及分类器的错误率涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指标有很大的缺陷。比如在互联网广告里面，点击的数量是很少的，一般只有千分之几，如果用acc，即使全部预测成负类（不点击）acc 也有 99% 以上，没有意义。

机器学习评价指标对于机器学习中评价模型性能的指标，常用的有准确率、精度、召回率、P-R曲线、F1 分数、ROC、AUC以及混淆矩阵等。

用来衡量二分类模型的指标有如下：准确率（Accuracy）正确预测的样本数占总样本数的比例。精确率（Precision）正确预测为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例。

1、探索机器学习中的强大工具：线性与非线性分类器在机器学习的广阔领域中，线性与非线性分类器是数据科学家们的得力助手。

2、线性分类器：单层感知器网络、贝叶斯。影响一个分类器错误率的因素：训练集的记录数量。生成器要利用训练集进行学习，因而训练集越大，分类器也就越可靠。然而，训练集越大，生成器构造分类器的时间也就越长。

3、在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。在关联规则挖掘领域最经典的算法法是Apriori，其致命的缺点是需要多次扫描事务数据库。

4、如果再不好，可以试着使用SVM或者ANN试下，这两个分类器对区分相似特征效果较好。也可以试试其它分类器，KNN、BYS、DT、MQDF等等，现在小字符集一般都使用多分类器方法。

1、按照学习方式不同，机器学习分为监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。监督学习监督学习是从x，y这样的示例对中学习统计规律，然后对于新的X，给出对应的y。

2、机器学习的三种主要类型是监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习。监督学习表示机器学习的数据是带标记的，这些标记可以包括数据类别、数据属性以及特征点位置等，这些标记作为预期效果，不断来修正机器的预测结果。

3、机器学习是人工智能的一个重要领域，按照其学习方式来分类，主要可以分为以下四种类型：监督学习：这种类型的机器学习利用已知的数据集来训练模型，并用于预测未知数据的结果。

4、机器学习任务根据训练样本是否有label，可以分为监督学习和无监督学习。监督学习监督学习的训练样本有label，主要是学习得到一个特征空间到label的映射，如分类、回归等。

5、机器学习根据应用领域和算法原理，可以分为以下几类：监督学习：通过已知的训练数据来学习模型，再利用模型对未知数据进行预测和分类。实际应用：图像识别、语音识别、自然语言处理等。

1、偏差（Bias）：偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了算法本身的拟合能力。高偏差意味着模型无法很好地捕捉到数据的底层结构，导致预测结果与真实值相差较大。

2、偏差（bias）：偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。

3、感觉通过中文字面来理解会很容易造成误解，建议用英文来理解。偏差：bias 方差：varience 用打靶来解释，bias 描述的是瞄得准不准；varience 描述的是手稳不稳。

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