logistic回归有哪些指标可以评价模型效果?

  统计/机器学习 监督式学习 模型验证    浏览次数:275        分享
0

请教各位,logistic回归有哪些指标可以评价模型效果?

 

陈梓佳   2019-04-09 09:04



   2个回答 
2

逻辑回归本身的损失函数是logloss,可以用logloss作为评价标准。此外,凡是二元分类评价指标的在逻辑回归上都适用。

比如roc auc,召回精度曲线。如果把概率输出转换成标签化输出,那么还可以用精度、混淆矩阵、准确率、F1、Kappa等等。

SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

maxroot   2019-04-10 14:30

1

sklearn里基本覆盖了所有常见的分类的评价标准,基本上在逻辑回归上都适用

https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#classification-metrics

SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

Marvin_THU   2019-04-18 11:44



  相关主题

机器学习里的ppv是什么意思?   1回答

多元分类问题有没有F1?   1回答

precision-recall曲线下面积有什么意义?   3回答

F1值会受到不平衡数据的影响吗?   2回答

什么是混淆矩阵(confusion matrix)   2回答

怎么用KS值来评价二元分类器?   1回答

利用交叉验证调参后还需要用完整的数据集重新训练吗?   2回答

多元分类可以用accuracy吗?   2回答

二元分类问题中经常提到的TP,TN,FN,FP都是什么意思?   3回答

k近邻算法(k-NN)怎么选k   2回答

多元分类的混淆矩阵   1回答

用python求二元分类的混淆矩阵   2回答



回答问题时需要注意什么?

我们谢绝在回答前讲“生动”的故事。

我们谢绝“这么简单,你自己想”、“书上有的,你认真看”这类的回答;如果你认为对方的提问方式或者内容不妥,你可以直接忽略该问题,不用进行任何作答,甚至可以对该问题投反对票。

我们谢绝答非所问。

我们谢绝自己不会、硬要回答。

我们感激每一个用户在编写答案时的努力与付出!