0、模型評價指標【AUC原理、roc曲線等】
分類模型評估： 指標 描述 Scikit-learn函數 Precision AUC from sklearn.metrics import precision_score ...
原文：分類效果評價指標二-ROC曲線與AUC面積
.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 一句話概括版本： ROC是一條線，如果我們選擇用ROC曲線評判模型的准確性，那么越靠近左上角的ROC曲線，模型的准確度越高，模型越理想 AUC是線下面積，如果我們選擇 ...
2020-07-09 07:38 0 671 推薦指數：
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