SVM回顾预测模型评价指标

常用的评价指标有：准确率、精确率、召回率和F1值。准确率是分类正确的样本数占总样本数的比例，精确率是正确分类为正类的样本数占预测为正类的样本数的比例，召回率是正确分类为正类的样本数占真实为正类的样本数的比例，F1值是精确率和召回率的调和平均数。

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SVM回归预测模型评价指标

SVM回归预测模型的评价指标包括均方误差（Mean Squared Error）、均方根误差（Root Mean Squared Error）、平均绝对误差（Mean Absolute Error）等。这些指标用于评估模型预测结果与实际值之间的偏差程度。

svm分类模型的评价指标

SVM分类模型的评价指标通常包括以下几个方面：
1. 准确率（Accuracy）：分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。
2. 精确率（Precision）：在所有预测为正例的样本中，真正为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例。
3. 召回率（Recall）：在所有真正为正例的样本中，被正确预测为正例的样本数占真正为正例的样本数的比例。
4. F1值（F1-score）：综合考虑精确率和召回率，是精确率和召回率的调和平均数。
5. AUC（Area Under Curve）：ROC曲线下的面积，用于评价二分类模型的性能。

下面是一个示例代码，展示如何使用sklearn库中的metrics模块计算SVM分类模型的评价指标：

from sklearn import svm, metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 加载数据集
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
X = data[:, :-1]
 = data[:, -1]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 训练SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, probability=True)
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
y_prob = clf.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 计算评价指标
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = metrics.precision_score(y_test, y_pred)
recall = metrics.recall_score(y_test, y_pred)
f1_score = metrics.f1_score(y_test, y_pred)
auc = metrics.roc_auc_score(y_test, y_prob)

# 输出评价指标
print('Accuracy:', accuracy)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1-score:', f1_score)
print('AUC:', auc)