Python数据科学:技术详解与商业实践

(副标题)：无 ;

(作者): 常国珍 ;

内容简介：

​ 1.5.8　预测类模型评估概述
根据以上讲解的回归、二分类器，不同的算法选择不同的评估指标。主要指标见表1-4。
表1-4　分类模型类型与评估统计指标的选择

其中决策类模型主要关注于二分类的准确性等指标，排序类模型关心对倾向性排序的一致性。回归模型关心的是预测值与实际值之间的差异。以上是预测类模型评估的简介，详细内容请翻阅8.4节的模型评估内容。

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​ Python数据科学：技术详解与商业实践
第1章 数据科学家的武器库
1.1 数据科学的基本概念
1.2 数理统计技术
1.2.1 描述性统计分析
1.2.2 统计推断与统计建模
1.3 数据挖掘的技术与方法
1.4 描述性数据挖掘算法示例
1.4.1 聚类分析——客户细分
1.4.2 关联规则分析
1.5 预测性数据挖掘算法示例
1.5.1 决策树
1.5.2 KNN算法
1.5.3 Logistic回归
1.5.4 神经网络
1.5.5 支持向量机
1.5.6 集成学习
1.5.7 预测类模型讲解
1.5.8 预测类模型评估概述
第2章 Python概述
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