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 ...
原文：機器學習評價方法 - Recall & Precision
剛開始看這方面論文的時候對於各種評價方法特別困惑，還總是記混，不完全統計下，備忘。 關於召回率和精確率，假設二分類問題，正樣本為x，負樣本為o： 准確率存在的問題是當正負樣本數量不均衡的時候： 精心設計的分類器最后算准確率還不如直接預測所有的都是正樣本。 用Recall和Precision來衡量分類效果，可以使用F Score PR P R 來判斷分類效果。 調整分類器，移動到這里： Recall ...
2017-12-12 12:31 0 3509 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 ...