二分类算法评估指标
我们都知道机器学习要建模，但是对于模型性能的好坏我们并不知道是怎样的，很可能这个模型就是一个差的模型，对测试集不能很好的预测。那么如何知道这个模型是好是坏呢？必须有个评判的标准，需要用某个指标来衡量，这就是性能度量的意义。有了一个指标，就可以对比不同模型了，从而知道哪个模型更好 ...
原文：关于机器学习二分类问题的几个评估指标辨析
在完成机器学习中的二分类问题的建模阶段后，需要对模型的效果做评价，如今业内通常采用的评价指标有精确率 Precision 准确率 Accuracy 召回率 Recall F值 F Measure 等多个方面，为了准确理解以避免混淆，本文将对这些指标做简要介绍。 混淆矩阵 其实，上面提及的诸多评测指标都是在混淆矩阵上衍生出来的，因此先简要介绍混淆矩阵。 针对二分类问题，通常将我们所关心的类别定为正类 ...
2020-02-09 12:17 0 1168 推荐指数：
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