《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 3、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 ...
原文：《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 ROC曲線與AUC ROC曲線 ROC曲線 Receiver Operating Cha fracteristic Curve 描述的 TPR True Positive Rate 與 FPR False Positive Rate 之間關系的曲線。 TPR 與 FPR 的計算公式如下： 舉例： 真實 預測 FPR . TPR . 分析： TPR描述的是模型預測Posi ...
2020-01-18 20:23 0 811 推薦指數：
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