[{"data":1,"prerenderedAt":17},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":11,"meta_title":12,"meta_description":13,"meta_keywords":14,"content":15,"tags":16},145,"blog","cn-evaluating-ml-based-models-main-metrics-and-methods","评估基于机器学习的模型：主要指标和方法","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/23-1-s-trusted-proxy-website-evaluating-ml-based-models-main-metrics-and-methods-cover-e4738315-40a7-4f91-9619-30cba1ff5bf0.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/23-1-b-trusted-proxy-website-evaluating-ml-based-models-main-metrics-and-methods-cover-7dd601ed-ac13-4f7d-ae8f-7e2893c8d651.webp","2025/01/07","2024/12/27","如何评估机器学习模型的性能？","基于机器学习模型的指标和评估方法。Dexodata 提供的最佳数据中心代理，作为准确机器学习的工具，构建道德生态系统。","best datacenter proxies, buy residential and mobile proxies, buy https proxy list","\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>文章内容：\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">什么是机器学习中的评估？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">如何正确收集机器学习的数据？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">什么是机器学习指标？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">如何衡量机器学习模型的性能？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor5\">如何衡量机器学习模型的准确性？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor6\">什么是混淆矩阵？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor6\">基于机器学习的评估和 Dexodata 提供的最佳数据中心代理</a\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>涉及人工智能的技术构成了现代企业投资组合的重要部分。调查显示，\u003Ca href=\"https://www.zippia.com/advice/machine-learning-statistics/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">一半的公司至少在某个企业目的上使用人工智能\u003C/a>，而且大多数公司在基于机器学习的分析中取得了成功。基于特别选择的数据集，机器学习需要最佳的数据中心代理、住宅或 4G/LTE IP 地址。Dexodata 作为提升数据分析水平的可靠基础设施，提供对伦理获取和维护的中间解决方案的访问，以满足企业和初创公司的需求。提供代理免费试用以及完整的仪表板、地理定位和兼容 API 的方法。\u003C/p>\n\u003Cp>考虑到\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/12-most-intriguing-applications-of-ai-you-need-to-know-about-in-2023\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">利用基于人工智能算法的各种领域\u003C/a>，购买住宅和移动代理用于机器学习是可以理解的。今天，我们澄清基于机器学习的模型有效性的评估。\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>什么是机器学习中的评估？\u003C/h2>\n\u003Cp>任何增强人工智能技术的主要目标可以归结为以下行动的可信度：\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>从给定数组中选择所需的信息细节\u003C/li>\n\u003Cli>元素的分类\u003C/li>\n\u003Cli>检测类别之间的相互关系\u003C/li>\n\u003Cli>实施已揭示的逻辑以处理新的信息批量。\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://www.obviously.ai/post/machine-learning-model-performance\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">对于可靠的神经机制，70%到90%的准确率是可以接受的\u003C/a>，具体取决于应用范围。这些数字低于为 SEO 或抓取需求购买的 HTTPS 代理列表的正常运行时间。然而，整体技术规模允许这种差异。\u003C/p>\n\u003Cp>机器学习评估意味着选择和应用特定的指标，以反映当前过程的准确性、性能、可扩展性和可靠性水平。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"/storage/uploads/images/145/23-1-geo-targeted-proxies-evaluating-ml-based-models-main-metrics-and-methods-pic-1-48047cdf-9319-455b-8980-ffe8f15e2a89.png\" alt=\"如何评估机器学习模型的性能？\" width=\"1032\" height=\"491\" />\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>如何正确收集机器学习的数据？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>通过最佳数据中心代理进行网络数据收集是主要指导阶段的前提。适用的抓取工具各不相同。这些可以是 urllib.request 和 BeautifulSoup Python 库的组合，或 Requests-HTML 和 Pandas 等。\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/using-java-for-data-scraping-and-harvesting-on-the-web\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">使用 Java 收集网络见解\u003C/a>也是一种常见做法。主要任务是选择我们希望机器处理的值和特征。\u003C/p>\n\u003Cp>下一步意味着必须将获得的互联网知识分为三组：\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 92.6183%; height: 218px;\" border=\"1\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr style=\"height: 38px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 30.033%; text-align: center; height: 38px;\">数据集类型\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 69.967%; text-align: center; height: 38px;\">\u003Cstrong>描述\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 60px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 30.033%; height: 60px;\">训练\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 69.967%; height: 60px;\">人工智能吸收机器可读的文本或视觉，学习定义参数并根据这些参数预测进一步的模式\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 60px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 30.033%; height: 60px;\">验证\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 69.967%; height: 60px;\">开发人员通过贝叶斯优化、网格搜索等设置超参数，并比较不同的模型\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 60px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 30.033%; height: 60px;\">测试\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 69.967%; height: 60px;\">基于机器学习的工具处理新的信息数组，而工程师评估其整体有效性\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>\u003Cstrong>交叉验证\u003C/strong>对第二和第三阶段是有用的。这意味着与不同数据子集的重复工作，以消除随机性的偏差。施加的条件是购买足够数量的住宅和移动代理，以便进行重复的\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/why-dexodata-implements-aml-and-kyc-policies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">在线信息收集。严格的 AML/KYC 合规性\u003C/a>简化了未来机器学习算法系统的应用。正确选择的指标对明确评估至关重要。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>什么是机器学习指标？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>指标\u003C/strong>是显示机器学习有效性的参数。数据分析师以综合方式利用指标，因为它们在接收基于机器学习的模型的客观状态时相辅相成。\u003C/p>\n\u003Cp>揭示的缺陷影响进一步的调优操作。是否需要购买\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/data-enrichment-with-geo-targeted-proxies-general-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">HTTPS 代理列表以进一步丰富数据\u003C/a>或应用现有信息数组。准确性在这里作为复杂性能估计的一个特定部分。其测量依赖于模型分类方法，而模型评估方法通常用于监控性能。这些概念及其指标彼此相互关联，并与之前提到的数据集划分相关。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>如何衡量机器学习模型的性能？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>机器学习模型评估包括内部和外部观察。内部观察发生在训练阶段，而外部观察在其部署后进行。必须\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/datacenter-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">从伦理生态系统购买最佳数据中心代理\u003C/a>，以访问目标网站的地理信息，以便进行重复的性能检查。\u003C/p>\n\u003Cp>模型评估基于以下指标：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cstrong>召回率\u003C/strong>，成功识别的案例数量（例如，自动抓取系统的描述和日期，计算机视觉的人脸等）。\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>精确度\u003C/strong>，由训练算法正确预测的元素数量。\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>F1 分数\u003C/strong>，前述特征的比率。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>额外的性能评估指标在模型分类中也很常见，因此我们进一步描述它们。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"/storage/uploads/images/145/23-1-geo-targeted-proxies-evaluating-ml-based-models-main-metrics-and-methods-pic-2-72f23e11-5ade-49c4-acd5-a22ac1fb87cc.png\" alt=\"如何评估机器学习模型的性能？\" width=\"1032\" height=\"491\" />\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor5\">\u003C/a>如何衡量机器学习模型的准确性？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>准确性\u003C/strong>显示了\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/how-to-detect-entities-in-html-using-nlp\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">NLP\u003C/a>模型成功检测到的实体或预测的类别和标签在其总数中的比例。这是衡量机器学习整体能力的指标，用于检测模型处理的信息类别。\u003C/p>\n\u003Cp>找到类别、标记它们，并预测新形式归属特定组的归属构成了准确性的本质。它通过模型分类进行测量。无论是结构化数据还是原始数据受到影响，您为工作购买的 HTTPS 代理列表或 SOCKS5。\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>特异性和敏感性\u003C/strong>是独特的分类指标\u003C/a>。它们是模型准确性的互补方面。分类类型有二元和多类，二者在 AI 增强程序揭示的类别数量上有所不同。它们都依赖于混淆矩阵。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor6\">\u003C/a>什么是混淆矩阵？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>混淆矩阵\u003C/strong>\u003C/a>考虑了机器学习工具得出的结论结果，并以表格形式呈现。根据哪个实例被正确定义，所需的或不相关的实例，它通过以下两种指标之一进行测量：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cstrong>敏感性\u003C/strong>，如果模型准确检测到正类。\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>特异性\u003C/strong>，当识别的单位指向负类时。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>下表总结了混淆矩阵的具体内容：\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 85.8065%; height: 310px;\" border=\"1\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr style=\"height: 41px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 16.0296%; text-align: left; height: 41px;\">指标\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 38.8409%; height: 41px;\" colspan=\"2\">\u003Cstrong>敏感性\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 45.1295%; text-align: center; height: 41px;\" colspan=\"2\">\u003Cstrong>特异性\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 66px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 16.0296%; text-align: left; height: 66px;\">目的\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 38.8409%; height: 66px;\" colspan=\"2\">正确选择正类实例\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 45.1295%; text-align: center; height: 66px;\" colspan=\"2\">正确选择负类实例\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 67px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 16.0296%; text-align: left; height: 67px;\">比率\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 17.8792%; height: 67px;\">真正例 (TPR)\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 20.9618%; height: 67px;\">假正例 (FPR)\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 21.2084%; height: 67px;\">真负例 (TNR)\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 23.9211%; text-align: center; height: 67px;\">假负例 (FNR)\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 33px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 16.0296%; text-align: left; height: 136px;\" rowspan=\"2\">元素\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 38.8409%; height: 33px;\" colspan=\"2\">正确预测的类别 \u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 45.1295%; text-align: center; height: 33px;\" colspan=\"2\">错误预测的类别 \u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 103px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 17.8792%; text-align: center; height: 103px;\">\n\u003Cp>正实例\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 20.9618%; height: 103px;\">负实例\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 21.2084%; height: 103px;\">实际负值的正实例\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 23.9211%; text-align: center; height: 103px;\">实际正值的负实例\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>二元分类中的混淆矩阵通过 ROC 和 AUC 曲线指标获得图形表示。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor7\">\u003C/a>基于机器学习的评估和 Dexodata 提供的最佳数据中心代理\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>基于机器学习的技术的性能和准确性涉及更多指标，包括 MAE、MSE、回归方法的 R 平方等。无需应用所有指标，因为它们测量相关的基于机器学习的模型特征。结果取决于项目的具体情况、目标和中间工具集。\u003C/p>\n\u003Cp>从\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/how-do-ai-and-trusted-proxy-websites-improve-advanced-data-analytics\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dexodata 基础设施购买住宅和移动代理可以改善涉及人工智能的数据分析\u003C/a>。订购免费代理试用以降低模型偏差或数据漂移，减少重复机器学习周期的必要性。\u003C/p>",[],1775914100201]