判断预测模型的准确度,预测模型的建模方法

sklearn模型准确度不高 2023-12-21 16:45 622 墨鱼

sklearn模型准确度不高

判断预测模型的准确度,预测模型的建模方法

该公式表示每个预测值与实际值之间距离的平方和。值越大，误差越大。 2.RMSERMSE表示均方根误差，即MSE的根符号，有点类似于方差和标准差的区别。均方预测模型的校准是评价疾病风险模型预测未来单个结果事件概率准确性的重要指标，它反映了模型预测风险与实际风险的一致程度，因此也可称为一致性

由于训练数据集不用于确定预测模型，因此它可以可靠地测试模型对新数据的预测准确性。测试数据集的大小取决于总样本集的大小和所需的预测距离，通常为总样本集的20%。 TN(TrueNegative)：实际为负，预测为负。 FN(FalseNegative)：实际为正，预测为负。 2.模型评估方法2.1准确度准确度用途广泛，不易计算，但容易造假，即容易训练出准确且相对准确的模型。

一个好的预测模型应该能够区分一群人的风险水平以获得某种结果。这就是歧视。与患者在人群中的分布特征有关。模型中包含的自变量（如性别、年龄等）在建模过程中可以选择不同的判断阈值，同时保证准确率不变。决策规则的灵敏度和特异度取值不同，需要根据实际应用来确定尽可能改进哪一个。

以下是一些可用于评估预测模型准确性的常用方法：Hold-out方法Hold-out方法将数据集分为两部分：训练集和测试集。通常，80%的数据用于训练模型，其余20%的数据以总样本的百分比来预测正确的结果。公式如下：准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)虽然准确率可以决定总体准确率，但当样本不平衡时，它不能作为衡量结果的良好指标。举个例子

在预测模型精度评估过程中，一般采用指标评估方法。输入参数主要包括：实际值、预测值、样本量等可能影响模型精度的技术参数，输出参数主要包括：准确度、可靠性、灵敏度或召回率：真值为正例时模型预测正确占结果的比例。 ·特异性：正确的模型预测在所有结果中真实值是反例的比例。目前案例的准确率为88%。从上面两个表可以看出

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标签：预测模型的建模方法