评价指标整理：Precision, Recall, F-score, TPR, FPR, TNR, FNR, AUC, Accuracy
针对二分类的结果，对模型进行评估，通常有以下几种方法： Precision、Recall、F-score（F1-measure）TPR、FPR、TNR、FNR、AUCAccuracy 真实 ...
原文：整理分类评价指标【TPR、TNR、pre、F1、混淆矩阵】
特异度 specificity 与灵敏度 sensitivity https: www.jianshu.com p ef b 查全率 Recall ，查准率 Precision ，灵敏性 Sensitivity ，特异性 Specificity ，F ，PR曲线，ROC，AUC的应用场景 https: www.e learn.cn content qita 具体其他指标见网址，这里直拿出recal ...
2020-12-14 17:28 0 776 推荐指数：
相关推荐
分类效果评价指标一混淆矩阵
1.混淆矩阵：判断分类模型好坏 (摘自:版权声明：本文为CSDN博主「Orange_Spotty_Cat」的原创文章.原文链接：https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839) 混淆矩阵是ROC曲线绘制 ...
实习Learning记录（九）——文本分类评价指标F1原理解析
文本分类评价指标F1原理解析 背景： 就是最近接触的项目是多标签文本分类类型，然后用bert做的，但是bert的评价标准只有准确率，然后组里大佬说光看准确率是不行的，准确率不能反应数据方面的东西，所以借此机会仔细研究一下F1评价指标。 基本了解 准确率（Accuracy） 准确率 ...
分类任务评价指标（Accuracy / Precision / Recall / F1 / ROC / AUC）
目录 结果表示方法 常规指标的意义与计算方式 ROC和AUC 结果表示方法 TP – True Positive FN – False Negative TN – True Negative FP – False Positive ...
机器学习：评价分类结果（F1 Score）
一、基础 疑问1：具体使用算法时，怎么通过精准率和召回率判断算法优劣？ 根据具体使用场景而定： 例1：股票预测，未来该股票是升还是降？业务要求更精准的找到能够上升的股票 ...
二分类算法的评价指标：准确率、精准率、召回率、混淆矩阵、AUC
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
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 ...
代码笔记1 语义分割的评价指标以及混淆矩阵的计算
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 ...