from:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/ AUC介绍 AUC(Area ...

评价指标是针对将相同的数据，输入不同的算法模型，或者输入不同参数的同一种算法模型，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。 在模型评估过程中，往往需要使用多种不同的指标进行评估，在诸多的评价指标中，大 ...

混淆矩阵、准确率、召回率、ROC曲线、AUC 假设有一个用来对猫（cats）、狗（dogs）、兔子（rabbits）进行分类的系统，混淆矩阵就是为了进一步分析性能而对该算法测试结果做出的总结。假 ...

0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 “尽管新技术新算法层 ...

已迁移到我新博客，阅读体验更佳基于sklearn的分类器实战 完整代码实现见github：click me 一、实验说明 1.1 任务描述 1.2 数据说明 一共有十个数据集，数 ...

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第18篇文章，我们来看看机器学习领域当中，非常重要的其他几个指标。 混淆矩阵 在上一篇文章当中，我们在 ...

文章从模型评估的基本概念开始，分别介绍了常见的分类模型的评估指标和回归模型的评估指标以及这些指标的局限性。部分知识点举例加以阐述，以便加深理解。思维导图如下： 1 基本概念 模 ...

摘要：信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是准确率（precision rate）和召回率（recall rate），准确率也叫查准率，召回率也叫查全率。 本文分享自华为云社区《准确 ...

摘要：ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到） 本文分享自华为云社区《技术干货 | 解决面试中80%问题，基于MindSpore实现AUC/RO ...