如何判断预测模型的准确性？

在大数据时代的背景下，从数据科学中获得的洞察结果是提高用户体验的最佳途径。数据科学家现在经常使用的各种技术都有回归算法，支持向量机（SVM）、神经网络，近邻取样，NaiveBayes、决策树和集成模型。在大量结构化和非结构化数据信息中，这些算法可以帮助决策者确定以前未被识别的模式和趋势。这些模型可以用来建立预测模型，它们可以预测未来可能发生的各种行为。这些模型现在已经应用到许多商业场景中，比如预测患者疾病发作的风险，帮助银行决定哪些客户批准贷款，营销人员决定哪些客户群体采取有针对性的营销活动。但是如何判断预测模型的准确性呢？如何让你的预测模型给你的企业或机构带来价值？现在有很多方法可以评估数据科学家使用的模型的准确性。今天，小编将带你去梳理。该方法广泛应用于解决有针对性的营销活动，并可根据分位值找到目标客户群，制定具体的营销活动。当然，这种方法也可以告诉你你能从目标客户群中得到多少反应。ROC曲线ROC曲线(受试者工作曲线)是以真阳性率(灵敏度)为纵坐标，假阳性率(1-特异度)为横坐标，根据一系列不同的二分类方法(分界值或决定阈值)绘制的曲线。ROC曲线和对角线的面积与上述三角形的面积的比例是基尼系数。交叉验证将数据分为两部分，一部分用于模型的“培训”，另一部分用于预测数据。通过这种方式，您可以测试模型对数据之前未预见结果的能力，并验证模型如何与外部数据相互作用。混淆矩阵混淆矩阵是通过比较每个实测图像元的位置和分类以及分类图像中的相应位置和分类图像来计算的。混淆矩阵的每一列代表预测类别，每一列的总数代表预测类别数据的数量；每一行代表数据的真实归属类别，每一行的数据总数代表该类别数据实例的数量。均方根误差是输出变量单位测试集的平均误差。这种措施可以帮助你得到一个关于给定预测数量的想法，这可能是错误的平均值。一般来说，你采用的评估方法应该符合你的商业目标。使用正确的指标可以给你的模型性能带来更多的积极影响，而不是使用争取算法本身。物联网、移动通信、社交媒体和全渠道零售生成的数据点很多，仅仅停留在数据收集环节就不足以充分利用大数据，除非你通过各种技术从数据中找到对未来发展的洞察。