主要內容 1.TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC概念介紹 2.ROC曲線如何通過TPR、FPR得到 3.用sklearn.metric 如何計算TPR、FPR得到ROC曲線。用sklearn.metric 如何計算AUC ...
This aritcle came from here http: blog.sina.com.cn s blog b de ehl .html 最近一直在做相關推薦方面的研究與應用工作,召回率與准確率這兩個概念偶爾會遇到, 知道意思,但是有時候要很清晰地向同學介紹則有點轉不過彎來。 召回率和准確率是數據挖掘中預測 互聯網中的搜索引擎等經常涉及的兩個概念和指標。 召回率:Recall,又稱 查全 ...
2014-06-24 16:43 0 2749 推薦指數:
主要內容 1.TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC概念介紹 2.ROC曲線如何通過TPR、FPR得到 3.用sklearn.metric 如何計算TPR、FPR得到ROC曲線。用sklearn.metric 如何計算AUC ...
當我們在談論一個模型好壞的時候,我們常常會聽到准確率(Accuracy)這個詞,我們也會聽到"如何才能使模型的Accurcy更高".那么是不是准確率最高的模型就一定是最好的模型? 這篇博文會向大家解釋准確率並不是衡量模型好壞的唯一指標,同時我也會對其他衡量指標做出一些簡單 ...
目錄 metrics 評價方法 TP , FP , TN , FN 概念 計算流程 Accuracy , Precision ,Recall Average Precision PR曲線 ...
1. 四個概念定義:TP、FP、TN、FN 先看四個概念定義: - TP,True Positive - FP,False Positive - TN,True Negative - ...
1. 四個概念定義:TP、FP、TN、FN 先看四個概念定義: - TP,True Positive - FP,False Positive - TN,True Negative - FN,Fals ...
記正樣本為P,負樣本為N,下表比較完整地總結了准確率accuracy、精度precision、召回率recall、F1-score等評價指標的計算方式: (右鍵點擊在新頁面打開,可查看清晰圖像) 簡單版: ******************************************************************** ...
一、混淆矩陣 T和F代表是否預測正確,P和N代表預測為正還是負 這個圖片我們見過太多次了,但其實要搞清楚我們的y值中的1定義是什么,這樣就不會搞錯TP、FP、FN、TN的順序,比如說下面的混淆 ...
此次我做的實驗是二分類問題,輸出precision,recall,accuracy,auc 輸出混淆矩陣 全代碼: 輸出結果: ...