針對二分類的結果,對模型進行評估,通常有以下幾種方法: Precision、Recall、F-score(F1-measure)TPR、FPR、TNR、FNR、AUCAccuracy 真實 ...
主要內容 .TPR FPR precision recall accuracy ROC AUC概念介紹 .ROC曲線如何通過TPR FPR得到 .用sklearn.metric 如何計算TPR FPR得到ROC曲線。用sklearn.metric 如何計算AUC 混淆矩陣 真實值: 真實值: 預測值: TP FP 預測值: FN TN 真陽率 True positive : TPr frac T ...
2020-05-04 19:12 0 2329 推薦指數:
針對二分類的結果,對模型進行評估,通常有以下幾種方法: Precision、Recall、F-score(F1-measure)TPR、FPR、TNR、FNR、AUCAccuracy 真實 ...
最近做了一些分類模型,所以打算對分類模型常用的評價指標做一些記錄,說一下自己的理解。使用何種評價指標,完全取決於應用場景及數據分析人員關注點,不同評價指標之間並沒有優劣之分,只是各指標側重反映的信 ...
目錄 結果表示方法 常規指標的意義與計算方式 ROC和AUC 結果表示方法 TP – True Positive FN – False Negative TN – True Negative FP – False Positive ...
ACC, Precision and Recall 這些概念是針對 binary classifier 而言的. 准確率 (accuracy) 是指分類正確的樣本占總樣本個數的比例. 精確率 (precision) 是指分類正確的正樣本占預測為正的樣本個數的比例. 是針對預測 ...
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 ...
背景 之前在研究Object Detection的時候,只是知道Precision這個指標,但是mAP(mean Average Precision)具體是如何計算的,暫時還不知道。最近做OD的任務迫在眉睫,所以仔細的研究了一下mAP的計算。其實說實話,mAP的計算,本身有很多現成的代碼可供 ...
作為機器學習重要的評價指標,標題中的三個內容,在下面讀書筆記里面都有講: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是講的不細,不太 ...
1. Precision和Recall Precision,准確率/查准率。Recall,召回率/查全率。這兩個指標分別以兩個角度衡量分類系統的准確率。 例如,有一個池塘,里面共有1000條魚,含100條鯽魚。機器學習分類系統將這1000條魚全部分類為“不是鯽魚”,那么准確率也有90 ...