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过分拟合与多重比较 模型的过分拟合可能出现在使用多重比较过程的算法中 多重比较的例子：考虑未来十个交易日股市是升还是降 一个人十次猜测至少正确预测八次的概率是：0.0547 假设从50个股票分析家中选择一个投资顾问，策略是选择在未来的十个交易日做出最多正确预测的分析家。 该策略的缺点是，即使所有的分析家都用随机猜测做出预测，至少有一个分析家做出八次正确预测的概率是：1-（1-0.0547）50=0.9399，这一结果相当高。

基于InVEST 模型评估土地整治对生境质量的影响

研发运营一体化DevOps能力成熟度模型评估

SVC的模型评估指标；准确率Accuracy就是所有预测正确的所有样本除以总样本，通常来说越接近1越好。精确度Precision，又叫查准率，表示所有被我们预测为是少数类的样本中，真正的少数类所占的比例。召回率Recall，又被称为敏感度(sensitivity)，真正率，查全率，表示所有真实为1的样本中，被我们预测正确的样 本所占的比例。

deeplab-v2自带的评估代码，主要永高这三个文件，按照自己的路我，需要的可以参考。

这些代码遵循 Radkov P. 和 Minkova L. (2011) “使用 ASRF 模型评估银行的违约概率”，Serials Publications 的 IJTMM，从 Vasicek 模型（渐近单风险因子模型）和巴塞尔推导隐含违约概率2 框架。 当我们使用资产负债表数据（公开可用信息）的资本比率和监管当局（非公开信息）的资本比率时，衡量违约概率的方法非常简单且易于实施。 一旦我们知道违约的隐含概率，我们可以得到以下内容： 1. 通过蒙特卡罗模拟找出损失分布； 2. 找出应由拨备和核销所涵盖的预期损失。 3. 进行模拟和压力测试，如果一家银行或整个银行系统的违约概率急剧上升，将会发生什么。

机器学习——模型评估与选择思维导图

模型评估pdf讲义

斜决策树 x + y < 1 Class = + Class =