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 ...
原文：机器学习评价方法 - Recall & Precision
刚开始看这方面论文的时候对于各种评价方法特别困惑，还总是记混，不完全统计下，备忘。 关于召回率和精确率，假设二分类问题，正样本为x，负样本为o： 准确率存在的问题是当正负样本数量不均衡的时候： 精心设计的分类器最后算准确率还不如直接预测所有的都是正样本。 用Recall和Precision来衡量分类效果，可以使用F Score PR P R 来判断分类效果。 调整分类器，移动到这里： Recall ...
2017-12-12 12:31 0 3509 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 ...