分類算法評價指標
1. 准確率/召回率/f1分數 2. Auc(一般用於二分類) 3. kappa系數(一般用於多分類） 3.1 簡單kappa（simple kappa） Kappa系數用於一致性檢驗，代表着分類與完全隨機的分類產生錯誤減少的比例，kappa系數的計算是基於混淆矩陣的。 kappa ...
原文：分類算法中常用的評價指標
本文來自網絡，屬於對各評價指標的總結，如果看完之后，還不是很理解，可以針對每個評價指標再單獨搜索一些學習資料。加油 對於分類算法，常用的評價指標有： Precision Recall F score Accuracy ROC AUC ps：不建議翻譯成中文，尤其是Precision和Accuracy，容易引起歧義。 .混淆矩陣 混淆矩陣是監督學習中的一種可視化工具，主要用於比較分類結果和實例的真實 ...
2016-03-04 09:50 0 3645 推薦指數：
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