机器学习--PR曲线， ROC曲线
在机器学习领域，如果把Accuracy作为衡量模型性能好坏的唯一指标，可能会使我们对模型性能产生误解，尤其是当我们模型输出值是一个概率值时，更不适宜只采取Accuracy作为衡量模型性泛化能的指标．这篇博文会为大家介绍两种比较二分决策模型性能的方法PR曲线， ROC曲线 预测概率 对于分类问题 ...
原文：机器学习：评价分类结果（ROC 曲线）
一 基础理解 定义 ROC Receiver Operation Characteristic Curve 定义：描述 TPR 和 FPR 之间的关系 功能：应用于比较两个模型的优劣 模型不限于是否通过极度偏斜的数据训练所得 比较方式：ROC 曲线与坐标图形边界围成的面积，越大模型越优 TPR True Positive Rate ：真正率 被预测为正的正样本结果数 正样本实际数：TPR TP T ...
2018-08-01 23:03 0 938 推荐指数：
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