七種重要的模型驗證錯誤矩陣

預測模型的類型：

1.分類模型：分類問題中有兩類算法

                      （1）類別輸出：比如SVM，KNN等

                      （2）概率輸出：LR，random forest，Gradient boosting,adaboost等都給出概率輸出。將概率輸出轉換爲類輸出僅僅只需要設定概率閾值

2.迴歸模型：輸出連續值

驗證矩陣：

1.混淆矩陣：僅用在類別輸出（修改概率閾值會引起矩陣變化）

N×N的矩陣，N代表類別數

2.增益和提升表

3.kolmogorov-smirnov chart

4.ROC曲線   AUC曲線下的面積

5.Gini指數：被用在分類問題=2*auc-1>=60%

6.一致-不一致比率

7.rmse:迴歸問題，對異常值比較敏感，在之前要處理過

8.k-fold：避免偶然情況，通用