《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（6）--衡量分類任務的性能指標：ROC曲線與AUC計算與繪制
五、衡量分類任務的性能指標 5、ROC曲線與AUC （1）ROC曲線 ROC曲線( Receiver Operating Cha\fracteristic Curve )描述的 TPR （ True Positive Rate ）與 FPR （ False Positive ...
原文：《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（5）--衡量分類任務的性能指標：精准度、召回率與F1 Score計算
五 衡量分類任務的性能指標 精准度與召回率 精准率 Precision 指的是模型預測為 Positive 時的預測准確度，其計算公式如下： 召回率 Recall 指的是我們關注的事件發生了，並且模型預測正確了的比值，其計算公式如下： 混淆矩陣： 真實預測 TN FP FN TP 舉例： 假如癌症檢測系統的混淆矩陣如下： 真實預測 該系統的精准率 . 。 從計算出的精准率可以看出，如果有 個人被預 ...
2020-01-14 22:45 0 874 推薦指數：
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