数据分析与挖掘笔记（十二）------挖掘建模之分类与预测算法评价

分类与预测模型对训练集进行预测而得出的准确率并不能很好地反映预测模型未来的性能，为了有效判断一个预测模型的性能表现，需要一组没有参与预测模型建立的数据集，并在该数据集上评价预测模型的准确率，这组独立的数据集叫做测试集。模型预测效果评价，通常用相对/绝对误差、平均绝对误差、均方误差、均方根误差等指标来衡量。

（1）绝对误差与相对误差

（2）平均绝对误差

 

（3）均方误差

 

（4）均方根误差

 

（5）平均绝对百分误差

（6）Kappa统计

（7）识别准确度

 

（8）识别精确率

 

（9）反馈率

（10）ROC曲线

 

（11）混淆矩阵