machine-learning - 如何解释稀疏的输出？

Question

我刚刚遇到了sparsenn，http://lowrank.net/nikos//sparsenn/ 。我关注了一个博客 ( http://fastml.com/a-bag-of-words-and-a-nice-little-network/ ) 并在我的数据集上运行它。但我无法完全解释结果。该博客确实提到输出由准确度、RMSE 和 AUC 作为输出值组成。示例输出:

通过0 tacc 0.61577 sacc 0.62698 trms 0.96398 srms 0.95736 tauc 0.65859 sauc 0.68796

但是 tacc 和 sacc、trms 和 srms、tauc 和 sauc 之间具体有什么区别？有人可以帮忙吗？

Answer 1

如果你看一下代码:

 at=acc(pt, train.target, train.nex);
 et=rms(pt, train.target, train.nex);
 rt=auc(pt, train.target, train.nex);
 as=acc(ps, stop.target, stop.nex);
 es=rms(ps, stop.target, stop.nex);
 rs=auc(ps, stop.target, stop.nex);
 printf("pass %d tacc %.5f sacc %.5f trms %.5f srms %.5f tauc %.5f sauc %.5f ",i,at,as,et,es,rt,rs);

您将看到 t* 变量指的是训练集上的指标，而其他变量(s* 表示停止)指的是验证集上的指标。