機器學習算法中的評價指標（准確率、召回率、F值、ROC、AUC等）
參考鏈接：https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具體更詳細的可以查閱周志華的西瓜書第二章，寫的非常詳細~ 一、機器學習性能評估指標 1.准確率(Accurary) 准確率是我們最常見的評價指標，而且很容易理解，就是被分對 ...
原文：（七）7.2 應用機器學習方法的技巧，准確率，召回率與 F值
建立模型 當使用機器學習的方法來解決問題時，比如垃圾郵件分類等，一般的步驟是這樣的： 從一個簡單的算法入手這樣可以很快的實現這個算法，並且可以在交叉驗證集上進行測試 畫學習曲線以決定是否更多的數據，更多的特征或者其他方式會有所幫助 人工檢查那些算法預測錯誤的例子 在交叉驗證集上 ，看看能否找到一些產生錯誤的原因。 評估模型 首先，引入一個概念，非對稱性分類。考慮癌症預測問題，y 代表癌症，y 代表 ...
2016-05-24 15:18 0 2970 推薦指數：
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機器學習常見的幾種評價指標：精確率（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-measure）、ROC曲線、AUC、准確率（Accuracy）
原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要內容：機器學習中常見的幾種評價指標，它們各自的含義和計算（注意本文針對二元分類器！） 1、混淆矩陣 True Positive（真正，TP）：將正類預測 ...
精確率、准確率、召回率和F1值
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F1值，准確率，召回率
1、混淆矩陣 混淆矩陣中T、F、P、N的含義： T:真，F:假，P:陽性，N:陰性 然后組合： TP:真陽性 TN:真陰性 FP:假陽性 FN:假陰性 2、精確率（准確率）： 你認為對的中，有多少確實是對的，所占的比率： 例如：你預測 對的有 10（TP+FP）個，其中8個確實 ...
機器學習筆記-准確率、錯誤率、精確率、召回率、F1-Score、PR曲線 & ROC曲線
准確率、錯誤率、精確率、召回率、F1-Score、PR曲線 & ROC曲線 目錄 混淆矩陣 錯誤率 准確率 精確率 召回率 P-R曲線 \(F_1\)-Score ROC與AUC 在機器學習問題中，對學習得到的模型的泛化性能進行評估 ...
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傾向於使用准確率，是因為熟悉它的定義，而不是因為它是評估模型的最佳工具！ 精度（查准率）和召回率（查全率）等指標對衡量機器學習的模型性能是非常基本的，特別是在不平衡分布數據集的案例中，在周志華教授的「西瓜書」中就特別詳細地介紹了這些概念。 什么是分布不平衡 ...