Python中的评估算法

Python中有许多评估算法，下面列举几个常用的算法及其应用场景：

1. 聚类算法评估指标：
- 轮廓系数：用于评估聚类效果的一种指标，取值范围[-1,1]，越接近1表示聚类效果越好。
- SSE（误差平方和）：用于评估聚类效果的一种指标，SSE越小表示聚类效果越好。

2. 分类算法评估指标：
- 准确率：分类正确的样本数占总样本数的比例。
- 查准率：预测为正例的样本中，实际为正例的比例。
- 查全率：实际为正例的样本中，被预测为正例的比例。
- F1-score：综合考虑查准率和查全率的指标。
- PR曲线：以查准率为纵轴，以查全率为横轴绘制的曲线。
- ROC曲线：以假正率为横轴，以真正率为纵轴绘制的曲线。
- AUC指标：ROC曲线下的面积，取值范围[0,1]，AUC越大表示分类效果越好。

3. 回归算法评估指标：
- R方：用于评估回归模型拟合效果的一种指标，取值范围[-∞,1]，越接近1表示拟合效果越好。
- MSE（均方误差）：预测值与真实值之差的平方和的平均值。
- MAE（平均绝对误差）：预测值与真实值之差的绝对值的平均值。
- RMSE（均方根误差）：MSE的平方根。

<<引用>>中提到了测试函数，测试函数是用来评估优化算法特性的，Python中有许多用于优化算法的库，例如scipy.optimize、numpy等，可以使用这些库来进行优化算法的测试和评估。