浙江天奥建设集团网站,网站数据库建设,wordpress 类似软件,企业做网站费用算法模型极大的提升了对各类结果的预测效率。
【算法模型的本质】 算法模型的本质#xff0c;是基于输入的各类变量因子#xff0c;通过计算规则#xff08;模型or公式#xff09;#xff0c;得出预测结果。
典型的预测结果比如#xff1a;
1.#xff08;通过历史行为…算法模型极大的提升了对各类结果的预测效率。
【算法模型的本质】 算法模型的本质是基于输入的各类变量因子通过计算规则模型or公式得出预测结果。
典型的预测结果比如
1.通过历史行为偏好预测用户对某条信息点击的可能性
2.通过历史行为偏好预测用户的自然人口属性如性别等 【如何判定模型的好坏】 准确率和召回率的评估是验证算法模型好坏最常用的手段之一。
现在假设你和模型在玩问答游戏每次拿一个样本告诉他一些这个人的信息让ta找出所有男生。
准确率预测的准确量/召回量找出量。
比如在所有样本中模型预找出50人说他们都是男性而找出的这波人里实际只有40人为男性准确率40/5080%用来衡量找出部分的准确度。
召回率召回中的准确量/客观正确的量。
是拿真实的结果和预测结果比对。比如总共实际有60个男性模型只找出了50个那召回率50/6083.3%用来衡量找出部分对实际真实部分的覆盖情况。
【准召判定会有哪些情况】 对预测结果的评估于是就构成了以下四种集合。
如下图所示刚才4种集合图形摊开的话就是这个样子的。 下图展示了模型过度保守的情况。
模型可以很保守准确率达到了100%但由于过度追求准确漏掉了大量正确的结果。 下图表示过度召回。
召回率100%确保了正确的集合都被召回但由于召回了大量错误集合所以准确率很低。 下图则表示理想情况——又多又准确
