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 这里的T F代表模型预测的正确 错误，而P N则代表标签预测的是 否 即：正样本 负样本 常规指标的意义与计算方式 我们先看分类任务的四个基本评价指标： 准确率 Accuracy 正 ...
2021-09-12 16:22 0 141 推荐指数：
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要内容：机器学习中常见的几种评价指标，它们各自的含义和计算（注意本文针对二元分类器！） 1、混淆矩阵 True Positive（真正，TP）：将正类预测 ...
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 ...
准确率 Accuracy 精确率 Precision 召回率 Recall F1（综合Precision与Recall） ROC曲线 PR曲线 ...
主要内容 1.TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC概念介绍 2.ROC曲线如何通过TPR、FPR得到 3.用sklearn.metric 如何计算TPR、FPR得到ROC曲线。用sklearn.metric 如何计算AUC ...
记正样本为P，负样本为N，下表比较完整地总结了准确率accuracy、精度precision、召回率recall、F1-score等评价指标的计算方式： （右键点击在新页面打开，可查看清晰图像） 简单版： ******************************************************************** ...
最近做了一些分类模型，所以打算对分类模型常用的评价指标做一些记录，说一下自己的理解。使用何种评价指标，完全取决于应用场景及数据分析人员关注点，不同评价指标之间并没有优劣之分，只是各指标侧重反映的信息不同。为了便于后续的说明，先建立一个二分类的混淆矩阵 ，以下各参数的说明都是针对二元分类 ...
ACC, Precision and Recall 这些概念是针对 binary classifier 而言的. 准确率 (accuracy) 是指分类正确的样本占总样本个数的比例. 精确率 (precision) 是指分类正确的正样本占预测为正的样本个数的比例. 是针对预测 ...
自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标 ...
