机器学习评价方法 - Recall & Precision
和Precision来衡量分类效果，可以使用F1 Score = 2PR/(P+R)来判断分类效果。 调整分类器 ...
原文：机器学习：评价分类结果（Precision - Recall 的平衡、P - R 曲线）
一 Precision Recall 的平衡 基础理论 调整阈值的大小，可以调节精准率和召回率的比重 阈值：threshold，分类边界值，score gt threshold 时分类为 ，score lt threshold 时分类为 阈值增大，精准率提高，召回率降低 阈值减小，精准率降低，召回率提高 精准率和召回率是相互牵制，互相矛盾的两个变量，不能同时增高 逻辑回归的决策边界不一定非是，也可 ...
2018-08-01 15:00 0 826 推荐指数：
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