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 ...
原文：二分類模型精度高而召回率低的原因
最近在做二分類模型的調優工作。最終發現模型的正例精度在 ，而正例的召回率在 ，這是什么情況呢。 我把模型預測的 條樣本結果的錯誤標簽和內容都打印出來，發現，在樣本標注的時候，多數的正樣本被錯誤的標注為負樣本，這樣模型學到正例的能力就變弱了，這樣將大多數正樣本預測為負樣本的同時，負樣本的精度也會變小。 如果我們想進一步提高召回率，那么需要對錯誤的標注樣本進行修正，再觀察結果。看召回是否有提升。 ...
2019-02-18 10:33 0 2589 推薦指數：
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