1,这三个率能干啥? 这三个率能比较一个模型的好坏。 举个栗子,我有10个香蕉,1代表好香蕉,0代表坏香蕉,它们依次排列如下: 我让a模型帮我分出好香蕉,它给出这样的结果 好吧,让我们分析一下a模型干的活。 我们大致可以分为如下四种情况: 本来是好香 ...
转载:http: snv.iteye.com blog 场景如下: 假设原样本有两类,True和False,其中: .总共有T个类别为True的样本 .总共有F个类别为False的样本 分类预测后: .总共有TT个类别为True的样本被系统判为True,FT个类别为True的样本被系统判为False,则TT FT T .总共有FF个类别为False的样本被系统判为False,TF个类别为False ...
2017-05-19 16:25 0 7883 推荐指数:
1,这三个率能干啥? 这三个率能比较一个模型的好坏。 举个栗子,我有10个香蕉,1代表好香蕉,0代表坏香蕉,它们依次排列如下: 我让a模型帮我分出好香蕉,它给出这样的结果 好吧,让我们分析一下a模型干的活。 我们大致可以分为如下四种情况: 本来是好香 ...
TP: Ture Positive 把正的判断为正的数目 True Positive,判断正确,且判为了正,即正的预测为正的。 FN: False Negative 把正的错判为负的数目 False ...
介绍 准确率、召回率、精确度和F1分数是用来评估模型性能的指标。尽管这些术语听起来很复杂,但它们的基本概念非常简单。它们基于简单的公式,很容易计算。 这篇文章将解释以下每个术语: 为什么用它 公式 不用sklearn来计算 使用sklearn进行计算 在本教程结束时 ...
准确率(正确率, accuracy),精确度(precision), 召回率(recall) 都是计算正条件值 (Condition positive, 正样本). 查准率(Precision)查准率反映了被判定为正例中真正的正例样本的比重 查全率(Recall)查全率 ...
。 而准确率、精确率、召回率和F1值则是选出目标的重要评价指标,我们看下这些指标的定义: 若一个实例 ...
最近在看机器学习的,要理解准确率、精确率、召回率的含义,首先要理解 TP、FN、FT 和 TN 的含义。 TP、FN、FT 和 TN 这几个概念一直搞得不太清楚。记录一下。看了别人的文章,举的例子不是太好,不太容易理解 。 假设有100个人,实际上50个人喝酒了,50个人没喝 ...
当我们训练一个分类模型,总要有一些指标来衡量这个模型的优劣。一般可以用如题的指标来对预测数据做评估,同时对模型进行评估。 首先先理解一下混淆矩阵,混淆矩阵也称误差矩阵,是表示精度评价的一种标准格式,用n行n列的矩阵形式来表示。 准确率:分类器正确分类的样本数与总样本数之比。即预测 ...
自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标 ...