主要内容 1.TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC概念介绍 2.ROC曲线如何通过TPR、FPR得到 3.用sklearn.metric 如何计算TPR、FPR得到ROC曲线。用sklearn.metric 如何计算AUC ...
This aritcle came from here http: blog.sina.com.cn s blog b de ehl .html 最近一直在做相关推荐方面的研究与应用工作,召回率与准确率这两个概念偶尔会遇到, 知道意思,但是有时候要很清晰地向同学介绍则有点转不过弯来。 召回率和准确率是数据挖掘中预测 互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标。 召回率:Recall,又称 查全 ...
2014-06-24 16:43 0 2749 推荐指数:
主要内容 1.TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC概念介绍 2.ROC曲线如何通过TPR、FPR得到 3.用sklearn.metric 如何计算TPR、FPR得到ROC曲线。用sklearn.metric 如何计算AUC ...
当我们在谈论一个模型好坏的时候,我们常常会听到准确率(Accuracy)这个词,我们也会听到"如何才能使模型的Accurcy更高".那么是不是准确率最高的模型就一定是最好的模型? 这篇博文会向大家解释准确率并不是衡量模型好坏的唯一指标,同时我也会对其他衡量指标做出一些简单 ...
目录 metrics 评价方法 TP , FP , TN , FN 概念 计算流程 Accuracy , Precision ,Recall Average Precision PR曲线 ...
1. 四个概念定义:TP、FP、TN、FN 先看四个概念定义: - TP,True Positive - FP,False Positive - TN,True Negative - ...
1. 四个概念定义:TP、FP、TN、FN 先看四个概念定义: - TP,True Positive - FP,False Positive - TN,True Negative - FN,Fals ...
记正样本为P,负样本为N,下表比较完整地总结了准确率accuracy、精度precision、召回率recall、F1-score等评价指标的计算方式: (右键点击在新页面打开,可查看清晰图像) 简单版: ******************************************************************** ...
一、混淆矩阵 T和F代表是否预测正确,P和N代表预测为正还是负 这个图片我们见过太多次了,但其实要搞清楚我们的y值中的1定义是什么,这样就不会搞错TP、FP、FN、TN的顺序,比如说下面的混淆 ...
此次我做的实验是二分类问题,输出precision,recall,accuracy,auc 输出混淆矩阵 全代码: 输出结果: ...