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 ...
原文：机器学习 F1-Score 精确率 - P 准确率 -Acc 召回率 - R
准确率 召回率 精确率 ： 准确率 gt accuracy, 精确率 gt precision. 召回率 gt recall.三者很像，但是并不同，简单来说三者的目的对象并不相同。 大多时候我们需要将三者放到特定的任务环境中才会更加明显的感觉到三者的差异。 在介绍这些之前，我们先回顾一下我们的混淆矩阵。 True Positive 真正, TP ：将正类预测为正类数. True Negative ...
2017-10-09 18:05 0 3351 推荐指数：
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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 ...
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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 ...