机器学习 F1-Score 精确率 - P 准确率 -Acc 召回率 - R
准确率 召回率 精确率 ： 准确率->accuracy, 精确率->precision. 召回率-> recall. 三者很像，但是并不同，简单来说三者的目的对象并不相同。 大多时候我们需要将三者放到特定的任务环境中才会更加明显的感觉到三者的差异。 在介绍 ...
原文：机器学习笔记-准确率、错误率、精确率、召回率、F1-Score、PR曲线 & ROC曲线
准确率 错误率 精确率 召回率 F Score PR曲线 amp ROC曲线 目录 混淆矩阵 错误率 准确率 精确率 召回率 P R曲线 F Score ROC与AUC 在机器学习问题中，对学习得到的模型的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是性能度量 performance measure 。性能度量反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使 ...
2020-05-20 15:43 0 2096 推荐指数：
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还有一个术语：负正类率(false positive rate, FPR)，也叫做打扰率计算公式为：FPR ...
机器学习常见的几种评价指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-measure）、ROC曲线、AUC、准确率（Accuracy）
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要内容：机器学习中常见的几种评价指标，它们各自的含义和计算（注意本文针对二元分类器！） 1、混淆矩阵 True Positive（真正，TP）：将正类预测 ...
ROC、PR 曲线/准确率、覆盖率（召回）、命中率、Specificity（负例的覆盖率）、F1 score
specificity:真阴性条件下，测试也是阴性 FALSE positive:真阴性条件下，测试却是阳性 F ...
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