機器學習：評價分類結果（F1 Score）
一、基礎 疑問1：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1：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 ...
原文：Multilabel(多標簽分類)metrics：hamming loss，F score
最近在做一個multilabel classification 多標簽分類 的項目，需要一些特定的metrics去評判一個multilabel classifier的優劣。這里對用到的三個metrics做一個總結。 首先明確一下多標簽 multilabel 分類和多類別 multiclass 分類的不同：multiclass僅僅表示輸出的類別大於 個，這樣可以和一般的二分類 binary 區別開， ...
2019-04-09 11:34 0 2828 推薦指數：
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基於sklearn.metrics.roc_auc_score的幾種多分類AUC計算方式
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轉自 https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619 四個基本概念TP、True Positive 真陽性：預測 ...
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【筆記】F1 score
F1 score 關於精准率和召回率 精准率和召回率可以很好的評價對於數據極度偏斜的二分類問題的算法，有個問題，畢竟是兩個指標，有的時候這兩個指標也會產生差異，對於不同的算法，精准率可能高一些，召回率可能低一些，反之一樣，真正使用的時候應該根據具體的使用場景來去解讀這兩個指標 想要得到這兩個 ...
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一、四種平均算法 平方平均數：Qn=√ [(a12+a22+...+an2)/n] ——>應用：標准差 算術平均數：An=(a1+a2+...+an)/n ——>1階平均 ...
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