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：分类任务评价——混淆矩阵、精度、召回率的具体解释
混淆矩阵： 混淆矩阵的正例一般是我们需要关注的，常用 表示，反例是我们不关注的，常用 表示。例如：一个需要识别借贷需求的人的分类任务中，正例表示有借贷需求的人，反例表示没有借贷需求的人。下面定义一些基于混淆矩阵的度量分类任务的方法： 查准率 Precision ： 基于这个借贷需求识别任务说明：所有识别出来的正例中真实正例的占比，越高越好。 召回率 Rcall ： 基于这个借贷需求识别任务说明：所 ...
2018-09-11 21:22 0 997 推荐指数：
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