对于二分类问题，precision，recall，auc，f1_score的计算原理都比较熟悉，但是多分类问题的计算还是有一点小小的区别，在使用sklearn.metrics的时候需要注意一下； 对于sklearn.metrics下的roc_auc_score, precision_score ...

0、概述 点击这里查看sklearn官方文档 sklearn.metrics模块实现了几个损失、得分和效用函数来衡量分类性能； 关于数据集： 为了训练分类模型，一般需要准备三个数据集：训练集train.txt、验证集dev.txt、测试集test.txt。 训练集：用来训练模型 ...

  今天晚上，笔者接到客户的一个需要，那就是：对多分类结果的每个类别进行指标评价，也就是需要输出每个类型的精确率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。   对于这个需求，我们可以用sklearn来解决，方法并没有难，笔者在此仅做记录，供自己以后以及读者参考 ...

常见的二分类评估指标都已耳熟不能详，现在来了解一下多分类的评估。 你是否愿闻其详？ Reference webs: https://www.pythonf.cn/read/124960 https://zhuanlan.zhihu.com/p/59862986 https ...

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 ...

一、模型评价的意义 在完成模型构建之后，必须对模型的效果进行评估，根据评估结果来继续调整模型的参数、特征或者算法，以达到满意的结果。 评价一个模型最简单也是最常用的指标就是准确率，但是在没有任何前提下使用准确率作为评价指标，准确率往往不能反映一个模型性能的好坏，例如在不平衡的数据集上，正类样本 ...

1. 准确率/召回率/f1分数 2. Auc(一般用于二分类) 3. kappa系数(一般用于多分类） 3.1 简单kappa（simple kappa） Kappa系数用于一致性检验，代表着分类与完全随机的分类产生错误减少的比例，kappa系数的计算是基于混淆矩阵的。 kappa ...

文章来自：一个宝藏微信公众号【机器学习炼丹术】 基本概念 首先，要背住的几个概念就是：accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FN TP:true posit ...