趋近智
模型评估与衡量指标要点
章节 1: 模型评估简介
什么是机器学习模型？
为何模型评估很重要
评估指标的目标
学习问题的类型：分类
学习问题类型：回归
模型评估过程概述
章节 2: 分类模型指标
理解分类预测
准确率：一个简单的起始指标
准确率何时会产生误导
真正例、假正例、真反例、假反例
混淆矩阵解析
精确率：衡量预测的准确程度
召回率（敏感度）：衡量完整性
精确率与召回率的权衡
F1分数：结合精确率和召回率
实践：计算分类指标
章节 3: 回归模型的评估指标
理解回归预测
计算预测误差
平均绝对误差 (MAE)
均方误差 (MSE)
均方根误差 (RMSE)
比较平均绝对误差 (MAE)、均方误差 (MSE) 和均方根误差 (RMSE)
决定系数 (R平方)
解释R平方值
R平方的局限性
练习：计算回归指标
章节 4: 为评估准备数据
为何在新数据上评估模型？
训练集：学习模式
测试集：评估性能
训练-测试集划分步骤
常用划分比例
数据分割中的随机性
单一划分可能存在的问题
交叉验证方法简介
动手实践：数据分割
章节 5: 简单评估流程
标准评估的步骤
为你的问题选择评估指标
执行训练-测试集划分
训练一个简单模型
在测试集上生成预测
计算性能指标
结果的解读
简单的评估流程示例
基础评估中的常见错误
均方误差 (MSE)
这部分内容有帮助吗？
- An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R, Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, 2013 (Springer) DOI: 10.1007/978-1-4614-7138-7 - 一本基础统计学习教材，涵盖回归模型评估方法和MSE的特性。
- Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, 2006 (Springer) DOI: 10.1007/b139369 - 一本经典教材，全面介绍机器学习的概率方法，在模型训练和评估背景下讨论MSE等损失函数。
- CS229 Lecture Notes: Supervised Learning, Andrew Ng, Tengyu Ma, 2018 (Stanford University, Computer Science Department) - 著名机器学习课程的官方讲义，清晰解释了回归模型及其相关误差指标，包括MSE。