机器学习度量指标 分类评估指标 TN TP FN FP TP：预测为正向（P），实际上预测正确（ ...

混淆矩阵 True Positive(TP)：将正类预测为正类数 True Negative(TN)：将负类预测为负类数 False Positive(FP)：将负类预测为正类数 ...

作者：无影随想 时间：2016年3月。 出处：https://zhaokv.com/machine_learning/2016/03/ml-metric.html声明：版权所有，转载请注明出处 在使用机器学习算法的过程中，针对不同场景需要不同的评价指标，在这里对常用的指标进行一个简单的汇总 ...

机器学习中的评价指标--01 在机器学习中，性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键，通过衡量模型输出y_predict 和 y_true之间的某种"距离"得出的。 性能指标往往是我们做模型时的最终目标，如准确率，召回率，敏感度等等，但是性能指标常常因为不可微分，无法作为优化 ...

一、常用分类算法的优缺点 二、正确率能很好的评估分类算法吗 不同算法有不同特点，在不同数据集上有不同的表现效果，根据特定的任务选择不同的算法。如何评价分类算法的好坏，要做具体任务具体分析。对于决策树，主要用正确率去评估，但是其他算法，只用正确率能很好的评估吗？ 答案是否定的。 正确率确实 ...

//2019.08.14#机器学习算法评价分类结果1、机器学习算法的评价指标一般有很多种，对于回归问题一般有MAE,MSE，AMSE等指标，而对于分类算法的评价指标则更多：准确度score，混淆矩阵、精准率、召回率以及ROC曲线、PR曲线等。2、对于分类算法只用准确率的评价指标是不够 ...

http://charleshm.github.io/ 在使用机器学习算法的过程中，针对不同场景需要不同的评价指标，在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。 一、分类 1. 精确率与召回率 精确率与召回率多用于二分类问题。精确率（Precision）指的是模型判为正的所有样本中有 ...

目录 1.准确率（Accuracy） 2.召回率（Recall） 3.精确率（Precision） 4.召回率与精确率的关系 ​5.误报率（FPR）与漏报率（FNR） 1.准确率（A ...