机器学习 | 分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率
本篇博客的图源来自 zhwhong，转载仅作学习使用！ 在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion ...
原文：机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率
https: zhwhong.cn ROC AUC Precision Recall analysis 在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵 confusion matrix 的工具，它可以帮助人们更好地了解分类中的错误。 比如有这样一 ...
2020-05-28 16:07 0 628 推荐指数：
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