特異度（specificity）與靈敏度（sensitivity） https://www.jianshu.com/p/7919ef304b19 查全率（Recall）， ...

評價指標是針對同樣的數據，輸入不同的算法，或者輸入相同的算法但參數不同而給出這個算法或者參數好壞的定量指標。 以下為了方便講解，都以二分類問題為前提進行介紹，其實多分類問題下這些概念都可以得到推廣。 准確率 准確率是最好理解的評價指標，它是一個比值： \[准確率 = \cfrac ...

機器學習模型評價指標 – 混淆矩陣 在機器學習領域中，混淆矩陣（confusion matrix）是一種評價分類模型好壞的形象化展示工具。其中，矩陣的每一列表示的是模型預測的樣本情況；矩陣的每一行表示的樣本的真實情況。 1. 混淆矩陣的舉例 例如用一個分類模型來判別一個水果是蘋果 ...

1 評價指標   語義分割的評價指標大致就幾個:可見[1][2] Pixel Accuracy (PA)  分類正確的像素點數和所有的像素點數的比例 Mean Pixel Accuracy (MPA)  計算每一類分類正確的像素點數和該類的所有像素點數的比例然后求平均 Intersection ...

混淆矩陣： 　　混淆矩陣的正例一般是我們需要關注的，常用1表示，反例是我們不關注的，常用0表示。例如：一個需要識別借貸需求的人的分類任務中，正例表示有借貸需求的人，反例表示沒有借貸需求的人。下面定義一些基於混淆矩陣的度量分類任務的方法： 查准率（Precision）： 基於這個借貸 ...

轉自：https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839 略有改動，僅供個人學習使用 簡介 混淆矩陣是ROC曲線繪制的基礎，同時它也是衡量分類型模型准確度中最基本，最直觀，計算最簡單的方法。 一句話解釋版本 ...

1.簡介　　ROC曲線與AUC面積均是用來衡量分類型模型准確度的工具。通俗點說，ROC與AUC是用來回答這樣的問題的： 分類模型的預測到底准不准確？ 我們建出模型的錯誤率有多大？正確率有多高？ 兩個不同的分類模型中，哪個更好用？哪個更准確 ...

預測值(0,1)。 多分類：一個目標的標簽是幾種之一（如：0，1，2…） 2.評價指標 ① ...