机器学习常见的几种评价指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-measure）、ROC曲线、AUC、准确率（Accuracy）
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（ ...
原文：准确率、精确率、召回率、F-Measure、ROC、AUC
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 Positive ：被预测成了正类的正类，即正确预测的正类 FP False Positive ：被预测成了正类的负类 TN True Negetive ：被预测成了负类的负类，即正确预测的负类 FN Fa ...
2019-06-21 20:32 0 4277 推荐指数：
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转自http://bookshadow.com/weblog/2014/06/10/precision-recall-f-measure/ 1，准确率和召回率是广泛应用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，来评价结果的质量。 其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量 ...
准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure
yu Code 15 Comments 机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall ...