https://www.52ml.net/19370.html 精度、召回、F1点直观理解 图片来自:http://blog.csdn.net/marising/article/details/6543943 下文摘自:http://www.chmod764sean.com ...
ROC receiver operating characteristic curve 是曲线。也就是下图中的曲线。同时我们也看里面也上了AUC也就是是面积。一般来说,如果ROC是光滑的,那么基本可以判断没有太大的overfitting 比如图中 . 到 . 可能就有问题,但是样本太少了 ,这个时候调模型可以只看AUC,面积越大一般认为模型越好。 再说PRC, precision recall c ...
2019-01-24 16:16 0 2549 推荐指数:
https://www.52ml.net/19370.html 精度、召回、F1点直观理解 图片来自:http://blog.csdn.net/marising/article/details/6543943 下文摘自:http://www.chmod764sean.com ...
作者:竹间智能 Emotibot链接:https://www.zhihu.com/question/30643044/answer/161955532来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 精确率(Precision)是指在所有系统判定的“真”的样本中 ...
准确率、精确率(查准率)、召回率(查全率)、F1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 ...
== 实际的,即斜对角线上的值总和 / 总样本 精确率:预测结果为类n中,其中实际为类n所占的比例 召回率 ...
先理解一下正类(Positive)和负类(Negetive),比如现在要预测用户是否点击了某个广告链接,点击了才是我们要的结果,这时,点击了则表示为正类,没点击则表示为负类。 TP(True ...
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要内容:机器学习中常见的几种评价指标,它们各自的含义和计算( ...
。 而准确率、精确率、召回率和F1值则是选出目标的重要评价指标,我们看下这些指标的定义: 若一个实例 ...
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 ...