机器学习误差识别
简述信息一览：
机器学习除了准确率,召回率,roc,还有没有其他的评价指标
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。
其中，准确率（精度），即正确预测样本的比例，但需警惕样本不平衡对它的影响。紧接着，查准率（精确率），是预测为正例的正确识别率，它与查全率（召回率）形成了微妙的平衡：查准率追求精准，查全率则强调全面覆盖。
在某些情况下，我们可能希望模型在精确率和召回率上都能取得较好的表现，这时可以使用F1分数作为评价指标。F1分数的计算公式为：F1分数 = 2 （精确率 召回率） / （精确率 + 召回率）。
人工智能98%都认错,图像识别AI遇上对抗性图像竟变“瞎子”
1、犯错如此之多，以至于有一个研究领域致力于研究AI经常误认的图片，称为“ 对抗性图像 ”。可以把它们看作计算机的光学错觉，当你看到树上有一只猫时，人工智能看到了一只松鼠。研究这些图像是很有必要的。
2、人工智能应用面临的安全威胁包括以下几种： 数据隐私问题：人工智能的应用需要许多敏感数据来生成预测、建立模型等。黑客可以利用漏洞获取这些数据，进而侵犯用户隐私。
3、和其他任何科技的发展一样，人工智能也具有两面性，既能给人类带来巨大的财富，也可能带来不可预知的灾难，就像是一面镜子，其实都是人类自身的映射。
误差和残差有什么区别?
1、残差平方和和误差平方和的区别。残差平方和是为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少，统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称残差，把每个残差的平方后加起来称为残差平方和，它表示随机误差的效应。
2、系统误差，如同一把潜藏的尺子，源自测量设备的固有偏差或操作流程的局限，它的影响稳定而持续；而随机误差，更像一阵微风，是人类观察的主观性或环境不确定性带来的随机波动，每一次测量都可能有所不同。
3、两种概念的区别如下：根据查询不挂科网站得知，随机误差项：表示自变量之外其他变量的对因变量产生的影响，是不可观察的，要对其给出一定的假设。
关于机器学习误差识别，以及算法误差分析的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
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