機器學習中的 precision、recall、accuracy、F1 Score
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 - FN，False Negative 如何理解記憶這四個概念定義呢？ 舉個簡單的二元分類問題 例子： 假設 ...
原文：機器學習：評價分類結果（F1 Score）
一 基礎 疑問 ：具體使用算法時，怎么通過精准率和召回率判斷算法優劣 根據具體使用場景而定： 例 ：股票預測，未來該股票是升還是降 業務要求更精准的找到能夠上升的股票 此情況下，模型精准率越高越優。 例 ：病人診斷，就診人員是否患病 業務要求更全面的找出所有患病的病人，而且盡量不漏掉一個患者 甚至說即使將正常人員判斷為病人也沒關系，只要不將病人判斷成健康人員就好。此情況，模型召回率越高越優。 疑問 ...
2018-07-31 14:29 0 1153 推薦指數：
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