轉自 https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619 四個基本概念TP、True Positive 真陽性:預測 ...
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 F 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: 下面寫的內容純屬個人推導,如有錯誤,望指正 一般來說,精度和召回率是針對具體類別來計算的,例如: 有時需要衡量模型的整體性能,有: 其中i取值自 , ,...,n 到這里很驚訝地發現,針對整體而言,一 ...
2018-03-21 17:05 0 11065 推薦指數:
轉自 https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619 四個基本概念TP、True Positive 真陽性:預測 ...
針對二分類的結果,對模型進行評估,通常有以下幾種方法: Precision、Recall、F-score(F1-measure)TPR、FPR、TNR、FNR、AUCAccuracy 真實 ...
分類模型的F1分值、Precision和Recall 計算過程 引入 通常,我們在評價classifier的性能時使用的是accuracy 考慮在多類分類的背景下 accuracy = (分類正確的樣本個數) / (分類的所有樣本個數) 這樣做其實看上去也挺不錯的,不過可能會出現一個 ...
最近做了一些分類模型,所以打算對分類模型常用的評價指標做一些記錄,說一下自己的理解。使用何種評價指標,完全取決於應用場景及數據分析人員關注點,不同評價指標之間並沒有優劣之分,只是各指標側重反映的信息不同。為了便於后續的說明,先建立一個二分類的混淆矩陣 ,以下各參數的說明都是針對二元分類 ...
目錄 結果表示方法 常規指標的意義與計算方式 ROC和AUC 結果表示方法 TP – True Positive FN – False Negative TN – True Negative FP – False Positive ...
自然語言處理(ML),機器學習(NLP),信息檢索(IR)等領域,評估(evaluation)是一個必要的工作,而其評價指標往往有如下幾點:准確率(accuracy),精確率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 本文將簡單介紹其中幾個概念。中文中這幾個評價指標 ...
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 ...
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 - ...