机器学习中的 precision、recall、accuracy、F1 Score
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 ...
原文：机器学习中的 precision、recall、accuracy、F1 Score
. 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，False Negative 如何理解记忆这四个概念定义呢 举个简单的二元分类问题 例子： 假设，我们要对某一封邮件做出一个判定，判定这封邮件是垃圾邮件 还是这封邮件不是垃圾邮件 如果判定是垃圾邮件，那就是做出 Positiv ...
2017-06-23 23:35 0 14768 推荐指数：
相关推荐
机器学习--如何理解Accuracy, Precision, Recall, F1 score
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 ...
机器学习常用性能度量中的Accuracy、Precision、Recall、ROC、F score等都是些什么东西？
一篇文章就搞懂啦，这个必须收藏！ 我们以图片分类来举例，当然换成文本、语音等也是一样的。 Positive 正样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片是猫，这张图片 ...
机器学习中的评价指标 (acc/precision/recall/F1/ROC/PR) 与相关接口 (sklearn)
准确率 Accuracy 精确率 Precision 召回率 Recall F1（综合Precision与Recall） ROC曲线 PR曲线 ...
机器学习中的Accuracy和Precision的区别
准确率(Accuracy)、精确率(Precision)和召回率(Recall)的区别 目录 数量 指标 数量 对于一个二分类问题，我们定义如下指标： ：True Positive，即正确预测出的正样本个数 ：False Positive，即错误预测 ...
【tf.keras】实现 F1 score、precision、recall 等 metric
tf.keras.metric 里面竟然没有实现 F1 score、recall、precision 等指标，一开始觉得真不可思议。但这是有原因的，这些指标在 batch-wise 上计算都没有意义，需要在整个验证集上计算，而 tf.keras 在训练过程（包括验证集）中计算 acc、loss ...
评价指标的计算：accuracy、precision、recall、F1-score等
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： ******************************************************************** ...
机器学习：评价分类结果（F1 Score）
一、基础 疑问1：具体使用算法时，怎么通过精准率和召回率判断算法优劣？ 根据具体使用场景而定： 例1：股票预测，未来该股票是升还是降？业务要求更精准的找到能够上升的股票 ...