机器学习模型的度量选择一

作者|Alvira Swalin 编译|VK 来源|Medium

第一部分主要讨论回归度量

在后现代主义的世界里，相对主义以各种各样的形式，一直是最受欢迎和最受诟病的哲学学说之一。相对主义认为，没有普遍和客观的真理，而是每个观点都有自己的真理。

在这篇文章中，我将根据目标和我们试图解决的问题来讨论每个错误度量的用处。当有人告诉你“美国是最好的国家”时，你应该问的第一个问题是，这种说法是基于什么。我们是根据每个国家的经济状况，还是根据它们的卫生设施等来判断它们？

类似地，每个机器学习模型都试图使用不同的数据集来解决目标不同的问题，因此，在选择度量标准之前了解背景是很重要的。

最常用的度量

在第一篇博客中，我们将只讨论回归中的度量。

回归度量

大多数博客都关注分类指标，比如精确性、召回率、AUC等。为了改变这一点，我想探索各种指标，包括回归中使用的指标。MAE和RMSE是连续变量最常用的两种度量方法。

RMSE(均方根误差)

它表示预测值和观测值之间差异的样本标准差(称为残差)。从数学上讲，它是使用以下公式计算的：

MAE

MAE是预测值和观

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最常用的度量

回归度量

RMSE(均方根误差)

MAE

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