分類模型評價指標
一、模型評價的意義 在完成模型構建之后，必須對模型的效果進行評估，根據評估結果來繼續調整模型的參數、特征或者算法，以達到滿意的結果。 評價一個模型最簡單也是最常用的指標就是准確率，但是在沒有任何前提下使用准確率作為評價指標，准確率往往不能反映一個模型性能的好壞，例如在不平衡的數據集上，正類樣本 ...
原文：分類模型的評價指標Fscore
小書匠 深度學習 分類方法常用的評估模型好壞的方法. .預設問題 假設我現在有一個二分類任務,是分析 封郵件是否是垃圾郵件,其中不是垃圾郵件有 封,是垃圾郵件有 封.模型最終給郵件的結論只有兩個:是垃圾郵件與 不是垃圾郵件. 經過自己的努力,自己設計了模型,得到了結果,分類結果如下: 不是垃圾郵件 封 其中真實不是垃圾郵件 封,是垃圾郵件有 封 是垃圾郵件 封 其中真實是垃圾郵件 封,不是垃圾郵 ...
2018-06-06 16:55 0 11835 推薦指數：
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參考鏈接：https://www.iteye.com/blog/lps-683-2387643 問題： AUC是什么 AUC能拿來干什么 AUC如何求解（深入理解AUC） AUC是什么 混淆矩陣(Confusion matrix) 混淆矩陣是理解大多數評價指標的基礎 ...
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