混淆矩阵、准确率、召回率、ROC曲线、AUC
混淆矩阵、准确率、召回率、ROC曲线、AUC 假设有一个用来对猫（cats）、狗（dogs）、兔子（rabbits）进行分类的系统，混淆矩阵就是为了进一步分析性能而对该算法测试结果做出的总结。假设总共有 27 只动物：8只猫， 6条狗，13只兔子。结果的混淆矩阵如上图所示，我们可以发现 ...
原文：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
参考资料：https: zhuanlan.zhihu.com p ROC AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题 都会问到 。其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是：每次看书的时候都很明白，但回过头就忘了，经常容易将概念弄混。还有的朋友面试之前背下来了，但是一紧张大脑一片空白全忘了，导致回答的很差。 我在之前的面试过程中也遇到过类似的问题，我的 ...
2019-12-12 20:58 0 940 推荐指数：
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最近一直在做相关推荐方面的研究与应用工作，召回率与准确率这两个概念偶尔会遇到，知道意思，但是有时候要很清晰地向同学介绍则有点转不过弯来。 召回率和准确率是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标。 召回率：Recall，又称“查全率”——还是查全率好记，也更能体现其实质意义 ...
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TP: Ture Positive 把正的判断为正的数目 True Positive,判断正确，且判为了正，即正的预测为正的。 FN: False Negative 把正的错判为负的数目 False Negative,判断错误，且判为了负，即把正的判为了负的 FP: False Positive ...
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什么是准确率、召回率，它们和ROC曲线有什么关系？
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