二分类问题中混淆矩阵、PR以及AP评估指标
仿照上篇博文对于混淆矩阵、ROC和AUC指标的探讨，本文简要讨论机器学习二分类问题中的混淆矩阵、PR以及AP评估指标；实际上，（ROC,AUC）与（PR,AP）指标对具有某种相似性。 按照循序渐进的原则，依次讨论混淆矩阵、PR和AP： 设定一个机器学习问题情境：给定一些肿瘤患者样本，构建一个 ...
原文：二分类问题中的混淆矩阵、ROC以及AUC评估指标
本篇博文简要讨论机器学习二分类问题中的混淆矩阵 ROC以及AUC评估指标 作为评价模型的重要参考，三者在模型选择以及评估中起着指导性作用。 按照循序渐进的原则，依次讨论混淆矩阵 ROC和AUC： 设定一个机器学习问题情境：给定一些肿瘤患者样本，构建一个分类模型来预测肿瘤是良性还是恶性，显然这是一个二分类问题。 当分类模型选定以后，将其在测试数据集上进行评估，分别可以得到以下评估指标： 混淆矩阵 T ...
2021-02-16 19:37 0 346 推荐指数：
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