分類模型評估: 指標 描述 Scikit-learn函數 Precision AUC from sklearn.metrics import precision_score ...
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2018-03-04 16:41 0 3846 推薦指數:
分類模型評估: 指標 描述 Scikit-learn函數 Precision AUC from sklearn.metrics import precision_score ...
在一般認知中,用模型對測試集進行分類預測,結果應該是X或者X'(也可以說是或者否)。根據混淆矩陣算出TP、FP、TN、FN,進一步算出TPR、FPR。一個測試集只會有一對TPR/FPR值,那么ROC曲線就只會有一個點,何談曲線之說?難道是用多個測試集得到多對TPR/FPR值,來繪制ROC曲線 ...
ACC, Precision and Recall 這些概念是針對 binary classifier 而言的. 准確率 (accuracy) 是指分類正確的樣本占總樣本個數的比例. 精 ...
作為機器學習重要的評價指標,標題中的三個內容,在下面讀書筆記里面都有講: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是講的不細,不太懂。今天又理解了一下。看了這篇文章: https://www.douban.com/note ...
1.簡介 ROC曲線與AUC面積均是用來衡量分類型模型准確度的工具。通俗點說,ROC與AUC是用來回答這樣的問題的: 分類模型的預測到底准不准確? 我們建出模型的錯誤率有多大?正確率有多高? 兩個不同的分類模型中,哪個更好用?哪個更准確 ...
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 ...
1.confusion_matrix 理論部分見https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/12990784.html#_label2 2.classific ...
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,對兩者的簡單介紹見這里。這篇博文簡單介紹ROC和AUC的特點,以及更為深入地,討論如何作出ROC曲線圖以及計算AUC。 ROC曲線 ...