机器学习中的 precision、recall、accuracy、F1 Score
1. 四个概念定义：TP、FP、TN、FN 先看四个概念定义： - TP，True Positive - FP，False Positive - TN，True Negative - FN，False Negative 如何理解记忆这四个概念定义呢？ 举个简单的二元分类问题 例子： 假设 ...
原文：机器学习：评价分类结果（F1 Score）
一 基础 疑问 ：具体使用算法时，怎么通过精准率和召回率判断算法优劣 根据具体使用场景而定： 例 ：股票预测，未来该股票是升还是降 业务要求更精准的找到能够上升的股票 此情况下，模型精准率越高越优。 例 ：病人诊断，就诊人员是否患病 业务要求更全面的找出所有患病的病人，而且尽量不漏掉一个患者 甚至说即使将正常人员判断为病人也没关系，只要不将病人判断成健康人员就好。此情况，模型召回率越高越优。 疑问 ...
2018-07-31 14:29 0 1153 推荐指数：
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