如何才能评估预测模型的准确性和可靠性?
准确性
- 准确率 (True Positive Rate, TPR)：正确预测为正例的样本数量与总正例样本数量的比率。
- 召回率 (True Negative Rate, TNR)：正确预测为负例的样本数量与总负例样本数量的比率。
可靠性
- 灵敏度 (True Positive Rate, TPR)：正例被正确预测为正例的样本数量与总正例样本数量的比率。
- 特异性 (True Negative Rate, TNR)：负例被正确预测为负例的样本数量与总负例样本数量的比率。
其他指标
- F1 分数：将召回率和准确率的平均值。
- AUC (Area Under the Curve)：用于二元分类问题的曲线下面积。
- ROC 曲线：用于二元分类问题的曲线。
评估方法
- 交叉验证：将数据集分成多个训练集和测试集，并使用不同的训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的准确性和可靠性。
- 自助交叉验证：将数据集分成多个自助集，每个自助集都包含数据集的一部分，然后使用不同的训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的准确性和可靠性。
- 卡方检验：用于比较两个概率分布是否相同。
- 混淆矩阵：显示了不同类别的样本在模型预测中的准确性和错误率。
选择最佳评估方法
根据数据集的大小、类型和任务，选择最适合的评估方法。
