機器學習分類算法評價指標
//2019.08.14#機器學習算法評價分類結果1、機器學習算法的評價指標一般有很多種，對於回歸問題一般有MAE,MSE，AMSE等指標，而對於分類算法的評價指標則更多：准確度score，混淆矩陣、精准率、召回率以及ROC曲線、PR曲線等。2、對於分類算法只用准確率的評價指標是不夠 ...
原文：機器學習分類模型評價指標和方法
一 ROC曲線： 混淆矩陣： 針對二元分類問題，將實例分為正類或者負類，會出現四種情況： 實例本身為正類，被預測為正類，即真正類 TP 實例本身為正類，被預測為負類，即假負類 FN 實例本身為負類，被預測為正類，即假正類 FP 實例本身為負類，被預測為負類，即真負類 TN 然后可以構建混淆矩陣，如下表所示： 准確率 又稱查准率 Precision， P TP TP FP 召回率 又稱查全率 Rec ...
2018-04-12 17:03 0 846 推薦指數：
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機器學習評價指標大匯總
作者：無影隨想 時間：2016年3月。 出處：https://zhaokv.com/machine_learning/2016/03/ml-metric.html聲明：版權所有，轉載請注明出處 在使用機器學習算法的過程中，針對不同場景需要不同的評價指標，在這里對常用的指標進行一個簡單的匯總 ...