二分類算法的評價指標：准確率、精准率、召回率、混淆矩陣、AUC
評價指標是針對同樣的數據，輸入不同的算法，或者輸入相同的算法但參數不同而給出這個算法或者參數好壞的定量指標。 以下為了方便講解，都以二分類問題為前提進行介紹，其實多分類問題下這些概念都可以得到推廣。 准確率 准確率是最好理解的評價指標，它是一個比值： \[准確率 = \cfrac ...
原文：機器學習二分類模型評價指標:准確率\召回率\特異度等
混淆矩陣是一種用於性能評估的方便工具，它是一個方陣，里面的列和行存放的是樣本的實際類vs預測類的數量。 P 陽性，N 陰性：指的是預測結果。 T 真，F 假：表示 實際結果與預測結果是否一致，一致為真，不一致為假。 TP 真陽性：預測結果為P，且實際與預測一致。 FP 假陽性：預測結果為P，但與實際不一致。 TN 真陰性：預測結果為N，且與實際一致。 FN 假陰性：預測結果為N，但與實際不一致。 ...
2018-07-07 14:30 0 1335 推薦指數：
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