机器学习算法中的评价指标（准确率、召回率、F值、ROC、AUC等）
参考链接：https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章，写的非常详细~ 一、机器学习性能评估指标 1.准确率(Accurary) 准确率是我们最常见的评价指标，而且很容易理解，就是被分对 ...
原文：一文详解机器学习的判别指标(精准率，召回率)
其实大部分的评价指标比如误识率，拒识率等都是根据TP，FP，FN，TN计算出来的，为了方便起见，把他们的关系表示为下表： 为了更好地理解，我把正负样本记做好人和坏人，那么: TP表示预测为正类的样本中实际也为正样本的个数 本来是好人，预测也是好人 FP表示预测为正类的样本中实际为负样本的个数 把坏人当成了好人 FN表示预测为负类的样本中实际为正样本的个数 把好人当成了坏人 TN表示预测为负类的样本 ...
2021-06-30 15:31 4 306 推荐指数：
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