機器學習中的 precision、recall、accuracy、F1 Score
1. 四個概念定義：TP、FP、TN、FN 先看四個概念定義： - TP，True Positive - FP，False Positive - TN，True Negative - FN，Fals ...
原文：機器學習中的 precision、recall、accuracy、F1 Score
. 四個概念定義：TP FP TN FN 先看四個概念定義： TP，True Positive FP，False Positive TN，True Negative FN，False Negative 如何理解記憶這四個概念定義呢 舉個簡單的二元分類問題 例子： 假設，我們要對某一封郵件做出一個判定，判定這封郵件是垃圾郵件 還是這封郵件不是垃圾郵件 如果判定是垃圾郵件，那就是做出 Positiv ...
2017-06-23 23:35 0 14768 推薦指數：
相關推薦
機器學習--如何理解Accuracy, Precision, Recall, F1 score
當我們在談論一個模型好壞的時候，我們常常會聽到准確率(Accuracy)這個詞，我們也會聽到＂如何才能使模型的Accurcy更高＂．那么是不是准確率最高的模型就一定是最好的模型？ 這篇博文會向大家解釋准確率並不是衡量模型好壞的唯一指標，同時我也會對其他衡量指標做出一些簡單 ...
機器學習常用性能度量中的Accuracy、Precision、Recall、ROC、F score等都是些什么東西？
一篇文章就搞懂啦，這個必須收藏！ 我們以圖片分類來舉例，當然換成文本、語音等也是一樣的。 Positive 正樣本。比如你要識別一組圖片是不是貓，那么你預測某張圖片是貓，這張圖片 ...
機器學習中的評價指標 (acc/precision/recall/F1/ROC/PR) 與相關接口 (sklearn)
准確率 Accuracy 精確率 Precision 召回率 Recall F1（綜合Precision與Recall） ROC曲線 PR曲線 ...
機器學習中的Accuracy和Precision的區別
准確率(Accuracy)、精確率(Precision)和召回率(Recall)的區別 目錄 數量 指標 數量 對於一個二分類問題，我們定義如下指標： ：True Positive，即正確預測出的正樣本個數 ：False Positive，即錯誤預測 ...
【tf.keras】實現 F1 score、precision、recall 等 metric
tf.keras.metric 里面竟然沒有實現 F1 score、recall、precision 等指標，一開始覺得真不可思議。但這是有原因的，這些指標在 batch-wise 上計算都沒有意義，需要在整個驗證集上計算，而 tf.keras 在訓練過程（包括驗證集）中計算 acc、loss ...
評價指標的計算：accuracy、precision、recall、F1-score等
記正樣本為P，負樣本為N，下表比較完整地總結了准確率accuracy、精度precision、召回率recall、F1-score等評價指標的計算方式： （右鍵點擊在新頁面打開，可查看清晰圖像） 簡單版： ******************************************************************** ...
機器學習：評價分類結果（F1 Score）
一、基礎 疑問1：具體使用算法時，怎么通過精准率和召回率判斷算法優劣？ 根據具體使用場景而定： 例1：股票預測，未來該股票是升還是降？業務要求更精准的找到能夠上升的股票 ...