机器学习算法中的评价指标（准确率、召回率、F值、ROC、AUC等）
参考链接：https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章，写的非常详细~ 一、机器学习性能评估指标 1.准确率(Accurary) 准确率是我们最常见的评价指标，而且很容易理解，就是被分对 ...
原文：（七）7.2 应用机器学习方法的技巧，准确率，召回率与 F值
建立模型 当使用机器学习的方法来解决问题时，比如垃圾邮件分类等，一般的步骤是这样的： 从一个简单的算法入手这样可以很快的实现这个算法，并且可以在交叉验证集上进行测试 画学习曲线以决定是否更多的数据，更多的特征或者其他方式会有所帮助 人工检查那些算法预测错误的例子 在交叉验证集上 ，看看能否找到一些产生错误的原因。 评估模型 首先，引入一个概念，非对称性分类。考虑癌症预测问题，y 代表癌症，y 代表 ...
2016-05-24 15:18 0 2970 推荐指数：
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机器学习 F1-Score 精确率 - P 准确率 -Acc 召回率 - R
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要内容：机器学习中常见的几种评价指标，它们各自的含义和计算（注意本文针对二元分类器！） 1、混淆矩阵 True Positive（真正，TP）：将正类预测 ...
精确率、准确率、召回率和F1值
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F1值，准确率，召回率
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机器学习笔记-准确率、错误率、精确率、召回率、F1-Score、PR曲线 & ROC曲线
准确率、错误率、精确率、召回率、F1-Score、PR曲线 & ROC曲线 目录 混淆矩阵 错误率 准确率 精确率 召回率 P-R曲线 \(F_1\)-Score ROC与AUC 在机器学习问题中，对学习得到的模型的泛化性能进行评估 ...
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