混淆矩阵、准确率、召回率、ROC曲线、AUC
混淆矩阵、准确率、召回率、ROC曲线、AUC 假设有一个用来对猫（cats）、狗（dogs）、兔子（rabbits）进行分类的系统，混淆矩阵就是为了进一步分析性能而对该算法测试结果做出的总结。假设总共有 27 只动物：8只猫， 6条狗，13只兔子。结果的混淆矩阵如上图所示，我们可以发现 ...
原文：混淆矩阵、准确率、精确率/查准率、召回率/查全率、F1值、ROC曲线的AUC值
准确率 精确率 查准率 召回率 查全率 F 值 ROC曲线的AUC值，都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标 evaluation metrics ，而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关，前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到，AUC值则要通过ROC曲线进行计算，而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切，所以在了解这些评价指标之前，先知道什么是混淆矩阵很有必要，也方便记忆。 .混淆矩阵 对于 ...
2018-07-09 20:51 0 6248 推荐指数：
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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 ...