09 2019 档案

在spark上构造随机森林模型过程的一点理解
摘要：这篇文章仅仅是为了帮助自己理解在分布式环境下是如何进行随机森林模型构建的，文章中记录的内容可能不太准确，仅仅是大致上的一个理解。 1.特征切分点统计 不管是连续取值型特征还是离散取值型特征，分裂树结点时都需要寻找最优特征的最优切分点。离散型特征还好一点，对连续型特征，其取值情况多，若是遍历所有数据样 阅读全文
posted @ 2019-09-04 20:29 hgz_dm 阅读(781) 评论(0) 推荐(0) 编辑
对accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC的一些理解
摘要：最近做了一些分类模型，所以打算对分类模型常用的评价指标做一些记录，说一下自己的理解。使用何种评价指标，完全取决于应用场景及数据分析人员关注点，不同评价指标之间并没有优劣之分，只是各指标侧重反映的信息不同。为了便于后续的说明，先建立一个二分类的混淆矩阵 ，以下各参数的说明都是针对二元分类 1.准确率 阅读全文
posted @ 2019-09-02 16:22 hgz_dm 阅读(4259) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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