機器學習評價方法 - Recall & Precision
和Precision來衡量分類效果，可以使用F1 Score = 2PR/(P+R)來判斷分類效果。 調整分類器 ...
原文：機器學習：評價分類結果（Precision - Recall 的平衡、P - R 曲線）
一 Precision Recall 的平衡 基礎理論 調整閾值的大小，可以調節精准率和召回率的比重 閾值：threshold，分類邊界值，score gt threshold 時分類為 ，score lt threshold 時分類為 閾值增大，精准率提高，召回率降低 閾值減小，精准率降低，召回率提高 精准率和召回率是相互牽制，互相矛盾的兩個變量，不能同時增高 邏輯回歸的決策邊界不一定非是，也可 ...
2018-08-01 15:00 0 826 推薦指數：
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原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要內容：機器學習中常見的幾種評價指標，它們各自的含義和計算（注意本文針對二元分類器！） 1、混淆矩陣 True Positive（真正，TP）：將正類預測 ...
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