二分类算法的评价指标：准确率、精准率、召回率、混淆矩阵、AUC
评价指标是针对同样的数据，输入不同的算法，或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。 以下为了方便讲解，都以二分类问题为前提进行介绍，其实多分类问题下这些概念都可以得到推广。 准确率 准确率是最好理解的评价指标，它是一个比值： \[准确率 = \cfrac ...
原文：机器学习二分类模型评价指标:准确率\召回率\特异度等
混淆矩阵是一种用于性能评估的方便工具，它是一个方阵，里面的列和行存放的是样本的实际类vs预测类的数量。 P 阳性，N 阴性：指的是预测结果。 T 真，F 假：表示 实际结果与预测结果是否一致，一致为真，不一致为假。 TP 真阳性：预测结果为P，且实际与预测一致。 FP 假阳性：预测结果为P，但与实际不一致。 TN 真阴性：预测结果为N，且与实际一致。 FN 假阴性：预测结果为N，但与实际不一致。 ...
2018-07-07 14:30 0 1335 推荐指数：
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