精確率與召回率，RoC曲線與PR曲線
在機器學習的算法評估中，尤其是分類算法評估中，我們經常聽到精確率(precision)與召回率(recall)，RoC曲線與PR曲線這些概念，那這些概念到底有什么用處呢？ 首先，我們需要搞清楚幾個拗口的概念： 1. TP, FP, TN, FN ...
原文：精確率與召回率，RoC曲線與PR曲線
在機器學習的算法評估中，尤其是分類算法評估中，我們經常聽到精確率 precision 與召回率 recall ，RoC曲線與PR曲線這些概念，那這些概念到底有什么用處呢 首先，我們需要搞清楚幾個拗口的概念： . TP, FP, TN, FN True Positives,TP：預測為正樣本，實際也為正樣本的特征數 False Positives,FP：預測為正樣本，實際為負樣本的特征數 True ...
2017-04-05 20:23 0 2042 推薦指數：
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