二分類算法評估指標
我們都知道機器學習要建模，但是對於模型性能的好壞我們並不知道是怎樣的，很可能這個模型就是一個差的模型，對測試集不能很好的預測。那么如何知道這個模型是好是壞呢？必須有個評判的標准，需要用某個指標來衡量，這就是性能度量的意義。有了一個指標，就可以對比不同模型了，從而知道哪個模型更好 ...
原文：關於機器學習二分類問題的幾個評估指標辨析
在完成機器學習中的二分類問題的建模階段后，需要對模型的效果做評價，如今業內通常采用的評價指標有精確率 Precision 准確率 Accuracy 召回率 Recall F值 F Measure 等多個方面，為了准確理解以避免混淆，本文將對這些指標做簡要介紹。 混淆矩陣 其實，上面提及的諸多評測指標都是在混淆矩陣上衍生出來的，因此先簡要介紹混淆矩陣。 針對二分類問題，通常將我們所關心的類別定為正類 ...
2020-02-09 12:17 0 1168 推薦指數：
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