原文:二類分類問題評價指標

. 准確率 評價分類問題的性能的指標一般是分類准確率,其定義是對於給定的數據,分類正確的樣本數占總樣本數的比例。但是這一指標在Unbalanced的數據上表現很差。比如說我的樣本有 個正樣本, 個負樣本,我直接把所有樣本都預測為正,我的准確率為 ,居然有這么高得准確率,但我的分類方法實際是非常不具有說服力的。 . 精確率和召回率 對於二分類問題常用的評價指標是精確率和召回率。通常以關注的類為正類 ...

2016-11-28 15:38 0 13972 推薦指數:

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分類問題評價指標:ROC,AUC

文章轉載自 http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ ROC(Receiver Operating Characteristic)曲線和AUC常被用來評價一個二值分類器(binary classifier)的優劣,對兩 ...

Wed May 13 18:10:00 CST 2015 0 4523
分類問題評價指標

對於二分類問題,precision,recall,auc,f1_score的計算原理都比較熟悉,但是多分類問題的計算還是有一點小小的區別,在使用sklearn.metrics的時候需要注意一下; 對於sklearn.metrics下的roc_auc_score, precision_score ...

Tue Apr 09 19:31:00 CST 2019 0 3969
分類模型評價指標

一、模型評價的意義 在完成模型構建之后,必須對模型的效果進行評估,根據評估結果來繼續調整模型的參數、特征或者算法,以達到滿意的結果。 評價一個模型最簡單也是最常用的指標就是准確率,但是在沒有任何前提下使用准確率作為評價指標,准確率往往不能反映一個模型性能的好壞,例如在不平衡的數據集上,正樣本 ...

Mon Oct 15 08:14:00 CST 2018 0 12288
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 ...

Sat Nov 16 10:42:00 CST 2019 0 364
分類評價指標

1.概念 二分類:一個目標的標簽只有兩種之一(例如:0或1,對應的one-hot標簽為[1,0]或[0,1])。對於這種問題,一般可以采用softmax或者logistic回歸來完成,分別采用cross-entropy和mse損失函數來進行網絡訓練,分別輸出概率分布和單個的sigmoid ...

Tue Aug 10 04:20:00 CST 2021 0 101
關於二分類評價指標體系

一下內容轉載自:https://zh.wikipedia.org/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF   ROC(Receiver Operating Characteristic)曲線和AUC常被用來評價一個二值分類器(binary classifier)的優劣 ...

Fri Mar 10 06:37:00 CST 2017 0 2472
深度學習分類問題中accuracy等評價指標的理解

在處理深度學習分類問題時,會用到一些評價指標,如accuracy(准確率)等。剛開始接觸時會感覺有點多有點繞,不太好理解。本文寫出我的理解,同時以語音喚醒(喚醒詞識別)來舉例,希望能加深理解這些指標。 1,TP / FP / TN / FN 下表表示為一個二分類的混淆矩陣(多分類 ...

Mon Jan 18 17:36:00 CST 2021 0 601
分類模型評價指標說明

目錄 分類模型評價指標說明 混淆矩陣 例子 混淆矩陣定義 混淆矩陣代碼 正確率 真陽率和假陽率 真陽率 假陽率 真陽率和假陽率的公式 ...

Sun Aug 11 07:32:00 CST 2019 0 639
 
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