精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线
在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？ 首先，我们需要搞清楚几个拗口的概念： 1. TP, FP, TN, FN ...
原文：精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线
在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率 precision 与召回率 recall ，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢 首先，我们需要搞清楚几个拗口的概念： . TP, FP, TN, FN True Positives,TP：预测为正样本，实际也为正样本的特征数 False Positives,FP：预测为正样本，实际为负样本的特征数 True ...
2017-04-05 20:23 0 2042 推荐指数：
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