《机器学习(周志华)》笔记--模型的评估与选择（5）--衡量分类任务的性能指标：精准度、召回率与F1 Score计算
五、衡量分类任务的性能指标 3、精准度与召回率 精准率(Precision)指的是模型预测为 Positive 时的预测准确度，其计算公式如下： 召回率(Recall)指的是我们关注的事件发生了，并且模型预测正确了的比值 ...
原文：《机器学习(周志华)》笔记--模型的评估与选择（6）--衡量分类任务的性能指标：ROC曲线与AUC计算与绘制
五 衡量分类任务的性能指标 ROC曲线与AUC ROC曲线 ROC曲线 Receiver Operating Cha fracteristic Curve 描述的 TPR True Positive Rate 与 FPR False Positive Rate 之间关系的曲线。 TPR 与 FPR 的计算公式如下： 举例： 真实 预测 FPR . TPR . 分析： TPR描述的是模型预测Posi ...
2020-01-18 20:23 0 811 推荐指数：
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