機器學習之分類器性能指標之ROC曲線、AUC值
分類器性能指標之ROC曲線、AUC值 一 roc曲線 1、roc曲線：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲線上每個點反映着對同一信號刺激的感受性。 橫軸：負正類率(false postive rate FPR)特異度，划分實例中所有負例 ...
原文：機器學習常用性能指標總結
序言 在機器學習中，性能指標 Metrics 是衡量一個模型好壞的關鍵，通過衡量模型輸出y predict 和 y true之間的某種 距離 得出的。 性能指標往往是我們做模型時的最終目標，如准確率，召回率，敏感度等等，但是性能指標常常因為不可微分，無法作為優化的loss函數，因此采用如cross entropy, rmse等 距離 可微函數作為優化目標，以期待在loss函數降低的時候，能夠提高性 ...
2017-04-15 14:31 0 5634 推薦指數：
相關推薦
機器學習性能指標之ROC和AUC理解與曲線繪制
一. ROC曲線 1、roc曲線：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲線上每個點反映着對同一信號刺激的感受性。 橫軸：負正類率(false ...
《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（7）--sklearn中的分類性能指標
六、sklearn中的分類性能指標 機器學習中常使用 sklearn 完成對模型分類性能的評估，我們需要掌握使用 sklearn 提供的以下接口： accuracy_score 准確度 precision_score 精准率 recall_score 召回率 ...
機器學習:分類算法性能指標之ROC曲線
在介紹ROC曲線之前，先說說混淆矩陣及兩個公式，因為這是ROC曲線計算的基礎。 1.混淆矩陣的例子(是否點擊廣告)： 說明： TP：預測的結果跟 ...
《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（8）--評估方法、分類任務的性能指標、回歸任務的性能指標具體實現
2 模型評估與選擇 2.1評估方法 2.1.1訓練集和測試集 實例1：鳶尾花數據集（Iris） ...
《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（6）--衡量分類任務的性能指標：ROC曲線與AUC計算與繪制
五、衡量分類任務的性能指標 5、ROC曲線與AUC （1）ROC曲線 ROC曲線( Receiver Operating Cha\fracteristic Curve )描述的 TPR （ True Positive Rate ）與 FPR （ False Positive ...
MYSQL常用的性能指標
(1) QPS(每秒Query量) QPS = Questions(or Queries) / seconds mysql > show global status like 'Quest ...
性能指標
軟件性能的影響因素 （1）硬件設施（部署結構、機器配置） （2）網絡環境（客戶端帶寬、服務器端帶寬） （3）操作系統（類型、版本、參數配置） （4）中間件（類型、版本、參數配置） （5）應用程序（性能） （6）並發用戶數（系統當前訪問狀態） （7）客戶端 （8）數據服務 ...