TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC
主要内容 1.TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC概念介绍 2.ROC曲线如何通过TPR、FPR得到 3.用sklearn.metric 如何计算TPR、FPR得到ROC曲线。用sklearn.metric 如何计算AUC ...
原文：对accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC的一些理解
最近做了一些分类模型，所以打算对分类模型常用的评价指标做一些记录，说一下自己的理解。使用何种评价指标，完全取决于应用场景及数据分析人员关注点，不同评价指标之间并没有优劣之分，只是各指标侧重反映的信息不同。为了便于后续的说明，先建立一个二分类的混淆矩阵 ，以下各参数的说明都是针对二元分类 .准确率 accuracy 准确率：样本中类别预测正确的比例，即 准确率反映模型类别预测的正确能力，包含了两种 ...
2019-09-02 16:22 0 622 推荐指数：
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