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 ...

错误率：错分样本的占比。如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率为E=a/m;相应的，1-a/m称为“精度”，即“精度=1-错误率” 误差：样本真实输出与预测输出之间的差异。 训练(经验)误差：训练集上；测试误差：测试集；泛化误差：除训练集外所有样本 过拟合：学习器把训练样本学习的“太好 ...

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 ...

多标签分类的结果评估---macro-average和micro-average介绍 https://blog.csdn.net/Candy_GL/article/details/83059217 sklearn中 F1-micro 与 F1-macro区别和计算原理 https ...

1、什么是多分类？ 参考：https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 针对多类问题的分类中，具体讲有两种，即multiclass classification和multilabel classification。multiclass是指分类任务中 ...

分类器性能评估指标 一、精度-召回率-F度量 Precision-Recall-F_measure 准确率和混淆矩阵 二、损失函数 Loss Function ...

摘要：这篇文章主要向大家介绍深度学习分类任务评价指标,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面，希望对大家有所帮助。 本文分享自华为云社区《深度学习分类任务常用评估指标》，原文作者：lutianfei 。 这篇文章主要向大家介绍深度学习分类任务评价指标,主要内容包括基础应用 ...

我们都知道机器学习要建模，但是对于模型性能的好坏我们并不知道是怎样的，很可能这个模型就是一个差的模型，对测试集不能很好的预测。那么如何知道这个模型是好是坏呢？必须有个评判的标准，需要用某个指标来衡量，这就是性能度量的意义。有了一个指标，就可以对比不同模型了，从而知道哪个模型更好 ...