數據分析與挖掘筆記（十二）------挖掘建模之分類與預測算法評價

分類與預測模型對訓練集進行預測而得出的準確率並不能很好地反映預測模型未來的性能，爲了有效判斷一個預測模型的性能表現，需要一組沒有參與預測模型建立的數據集，並在該數據集上評價預測模型的準確率，這組獨立的數據集叫做測試集。模型預測效果評價，通常用相對/絕對誤差、平均絕對誤差、均方誤差、均方根誤差等指標來衡量。

（1）絕對誤差與相對誤差

（2）平均絕對誤差

 

（3）均方誤差

 

（4）均方根誤差

 

（5）平均絕對百分誤差

（6）Kappa統計

（7）識別準確度

 

（8）識別精確率

 

（9）反饋率

（10）ROC曲線

 

（11）混淆矩陣