机器学习分类算法评价指标
//2019.08.14#机器学习算法评价分类结果1、机器学习算法的评价指标一般有很多种，对于回归问题一般有MAE,MSE，AMSE等指标，而对于分类算法的评价指标则更多：准确度score，混淆矩阵、精准率、召回率以及ROC曲线、PR曲线等。2、对于分类算法只用准确率的评价指标是不够 ...
原文：机器学习分类模型评价指标和方法
一 ROC曲线： 混淆矩阵： 针对二元分类问题，将实例分为正类或者负类，会出现四种情况： 实例本身为正类，被预测为正类，即真正类 TP 实例本身为正类，被预测为负类，即假负类 FN 实例本身为负类，被预测为正类，即假正类 FP 实例本身为负类，被预测为负类，即真负类 TN 然后可以构建混淆矩阵，如下表所示： 准确率 又称查准率 Precision， P TP TP FP 召回率 又称查全率 Rec ...
2018-04-12 17:03 0 846 推荐指数：
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作者：无影随想 时间：2016年3月。 出处：https://zhaokv.com/machine_learning/2016/03/ml-metric.html声明：版权所有，转载请注明出处 在使用机器学习算法的过程中，针对不同场景需要不同的评价指标，在这里对常用的指标进行一个简单的汇总 ...