模型指標混淆矩陣，accuracy，precision，recall，prc,auc
一、混淆矩陣 T和F代表是否預測正確，P和N代表預測為正還是負 這個圖片我們見過太多次了，但其實要搞清楚我們的y值中的1定義是什么，這樣就不會搞錯TP、FP、FN、TN的順序，比如說下面的混淆矩陣： [[198985 29] [ 73 277]] y(真實）.value_counts ...
原文：分類問題（三）混淆矩陣，Precision與Recall
混淆矩陣 衡量一個分類器性能的更好的辦法是混淆矩陣。它基於的思想是：計算類別A被分類為類別B的次數。例如在查看分類器將圖片 分類成圖片 時，我們會看混淆矩陣的第 行以及第 列。 為了計算一個混淆矩陣，我們首先需要有一組預測值，之后再可以將它們與標注值 label 進行對比。我們也可以在測試集上做預測，但是最好是先不要動測試集 測試集僅需要在最后的階段使用，在我們有了一個准備上線的分類器后，最后再用 ...
2020-02-18 12:41 0 2206 推薦指數：
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