轉自https: blog.csdn.net sinat article details 四個基本概念TP True Positive 真陽性：預測為正，實際也為正 FP False Positive 假陽性：預測為正，實際為負 FN False Negative 假陰性：預測與負 實際為正 TN True Negative 真陰性：預測為負 實際也為負。 一致判真假，預測判陰陽。 以分類問題為例 ...
2018-10-18 21:54 2 2079 推薦指數：
記正樣本為P，負樣本為N，下表比較完整地總結了准確率accuracy、精度precision、召回率recall、F1-score等評價指標的計算方式： （右鍵點擊在新頁面打開，可查看清晰圖像） 簡單版： ******************************************************************** ...
分類模型的F1分值、Precision和Recall 計算過程 引入 通常，我們在評價classifier的性能時使用的是accuracy 考慮在多類分類的背景下 accuracy = (分類正確的樣本個數) / (分類的所有樣本個數) 這樣做其實看上去也挺不錯的，不過可能會出現一個 ...
看到一個使用 tf 實現的 precision、recall 和 f1，仔細看發現這個實現里 micro-precision、micro-recall、micro-f1 相等，以前從沒認真想過這個問題，但是仔細一想還真是這樣，於是趕緊用 google 搜了一下，發現還有篇博客介紹了並舉例子驗證 ...
也許是由於上學的時候一直搞序列標注任務，多分類任務又可以簡化為簡單的二分類任務，所以一直認為PRF值很簡單，沒啥好看的。然鵝，細看下來竟有點晦澀難懂，馬篇博留個念咯~ 前言 PRF值分別表示准確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-score），有機器學習基礎的小伙伴 ...
針對二分類的結果，對模型進行評估，通常有以下幾種方法： Precision、Recall、F-score（F1-measure）TPR、FPR、TNR、FNR、AUCAccuracy 真實 ...
文章來自：一個寶藏微信公眾號【機器學習煉丹術】 基本概念 首先，要背住的幾個概念就是：accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FN TP:true positive。預測是正確的正樣本 FP:false positive。預測是錯誤的正樣本 TN ...
目錄 結果表示方法 常規指標的意義與計算方式 ROC和AUC 結果表示方法 TP – True Positive FN – False Negative TN – True Negative FP – False Positive ...
最近做了一些分類模型，所以打算對分類模型常用的評價指標做一些記錄，說一下自己的理解。使用何種評價指標，完全取決於應用場景及數據分析人員關注點，不同評價指標之間並沒有優劣之分，只是各指標側重反映的信息不同。為了便於后續的說明，先建立一個二分類的混淆矩陣 ，以下各參數的說明都是針對二元分類 ...
