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 ...
原文：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。 本文中，将良性肿瘤视为正类标签 可能在具体实践中 ...
2021-02-18 11:54 0 360 推荐指数：
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