2020-02-26
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如何评估模型好不好
回归：
MSE（均方误差）—— 判定方法：值越小越好。真实值-预测值 然后平方之后求和平均
RMSE（均根方误差）—— 判定方法：值越小越好。
R squared/拟合优度 —— 判定方法：值越接近1模型表现越好
分类：
ROC —— 判定方法：ROC曲线应尽量偏离参考线（ROC曲线离参照线越远模型预测效果越好）
AUC —— 判定方法：AUC应该大于0.5
K-S图 —— 判定方法：其值在0到100之间，值越大，模型表现越好
gini系数 —— 判定方法：基尼系数应大于60%，就算好模型
混淆矩阵 —— 判定方法：根据不同的模型选不同的参数
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