PPS:从模型预测出发挖掘更多特征之间的关系 - 知乎专栏
网页为了缓解上述的几个问题，PPS(Predictive Power Score)被提出用来挖掘特征之间的关系。 假设我们有两列并且想要计算 A 预测 B 的预测能力得分。 在这种情况下，我们将 B 作为我们的目标变量，将 A 作为唯一的特征。
机器学习常用评价指标总览 - 知乎 - 知乎专栏
网页PPV（Positive Predictive Value），即阳性预测值，常称为精确度（Precision）或查准率。精确率针对的是预测的正样本，可以理解为被预测为阳性的样本中有多少是正确的。
预测评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE - CSDN博客
网页2019年2月21日 · 关于模型指标评估总结，涉及预测指标（mae/mse/rmse/等）、分类指标（pr曲线、roc曲线和auc曲线）和回归指标（mae、mse），还有深度学习中的一些概念如：kl散度、js散度、常用损失函数，鲁棒性与泛化性
8080labs/ppscore: Predictive Power Score (PPS) in Python - GitHub
网页Introducing the Predictive Power Score. The PPS is an asymmetric, data-type-agnostic score that can detect linear or non-linear relationships between two columns. The score ranges from 0 (no predictive power) to 1 (perfect predictive power). It can be used as an alternative to the correlation (matrix).
香啊！机器学习中27种预测评估指标(附 Python 实现) - 知乎
网页在时间序列预测中，评价指标的多样性为模型性能的评估带来多角度的参考意义。 我列举了当前已知的 27种 确定性预测评估指标及其Python的实现，其中Python的评估指标函数实现基于numpy库（调用方法：import numpy as np）。
相关性分析 | 从模型预测出发挖掘更多特征之间的关系
网页2023年11月25日 · **Predictive Power Score(PPS)**是一种不对称、与数据类型无关的评分，可以检测两个变量之间的线性或非线性关系。 分数范围从 0（无预测能力）到 1（完美预测能力）。
深度学习评价指标：Precision, Recall, F1-score, mIOU, 和 mDice
网页2024年6月30日 · 具体来说，precision指标是指分类器正确分类的样本数与分类器总分类的样本数之比，recall指标是指分类器正确分类的样本数与实际真实类别为该类别的样本数之比，f1-score指标是precision和recall的调和平均值，support指标是指实际真实类别为该类别的 …
3.3 指标和评分：量化预测的质量-scikit-learn中文社区
网页sklearn.metrics模块公开一组简单函数，该函数可应用于测量给定真实值和预测值的预测误差： 以_score为结尾的函数，返回一个最大值，该值越大越好。 以_error或_loss为结尾的函数，返回一个最小值，该值越小越好。
3.4. 指标和评分：量化预测质量 - scikit-learn 1.5.1 文档 - scikit …
网页指标函数： sklearn.metrics 模块实现了用于评估特定目的的预测误差的函数。这些指标将在 分类指标 、 多标签排序指标 、 回归指标 和 聚类指标 部分详细介绍。 最后， 虚拟估计器 可用于获取这些指标的基线值，以进行随机预测。
5.9 评估分布预测准确性 | 预测：方法与实践（第三版）
网页skill_score() 函数将始终为适当的基准预测计算 CRPS，即使这些不包括在内 在“fable”对象中。 当数据具有季节性时，使用的基准是季节性朴素法而不是Naïve方法。