特异度（specificity）与灵敏度（sensitivity） https://www.jianshu.com/p/7919ef304b19 查全率（Recall）， ...

评价指标是针对同样的数据，输入不同的算法，或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。 以下为了方便讲解，都以二分类问题为前提进行介绍，其实多分类问题下这些概念都可以得到推广。 准确率 准确率是最好理解的评价指标，它是一个比值： \[准确率 = \cfrac ...

机器学习模型评价指标 – 混淆矩阵 在机器学习领域中，混淆矩阵（confusion matrix）是一种评价分类模型好坏的形象化展示工具。其中，矩阵的每一列表示的是模型预测的样本情况；矩阵的每一行表示的样本的真实情况。 1. 混淆矩阵的举例 例如用一个分类模型来判别一个水果是苹果 ...

1 评价指标   语义分割的评价指标大致就几个:可见[1][2] Pixel Accuracy (PA)  分类正确的像素点数和所有的像素点数的比例 Mean Pixel Accuracy (MPA)  计算每一类分类正确的像素点数和该类的所有像素点数的比例然后求平均 Intersection ...

混淆矩阵： 　　混淆矩阵的正例一般是我们需要关注的，常用1表示，反例是我们不关注的，常用0表示。例如：一个需要识别借贷需求的人的分类任务中，正例表示有借贷需求的人，反例表示没有借贷需求的人。下面定义一些基于混淆矩阵的度量分类任务的方法： 查准率（Precision）： 基于这个借贷 ...

转自：https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839 略有改动，仅供个人学习使用 简介 混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。 一句话解释版本 ...

1.简介　　ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具。通俗点说，ROC与AUC是用来回答这样的问题的： 分类模型的预测到底准不准确？ 我们建出模型的错误率有多大？正确率有多高？ 两个不同的分类模型中，哪个更好用？哪个更准确 ...

预测值(0,1)。 多分类：一个目标的标签是几种之一（如：0，1，2…） 2.评价指标 ① ...