評估指標。 二分類評估指標基礎 在談及多分類評估指標之前，首先回顧幾個常見的二分類建模評估指標： ...

錯誤率：錯分樣本的占比。如果在m個樣本中有a個樣本分類錯誤，則錯誤率為E=a/m;相應的，1-a/m稱為“精度”，即“精度=1-錯誤率” 誤差：樣本真實輸出與預測輸出之間的差異。 訓練(經驗)誤差：訓練集上；測試誤差：測試集；泛化誤差：除訓練集外所有樣本 過擬合：學習器把訓練樣本學習的“太好 ...

對於二分類問題，precision，recall，auc，f1_score的計算原理都比較熟悉，但是多分類問題的計算還是有一點小小的區別，在使用sklearn.metrics的時候需要注意一下； 對於sklearn.metrics下的roc_auc_score, precision_score ...

多標簽分類的結果評估---macro-average和micro-average介紹 https://blog.csdn.net/Candy_GL/article/details/83059217 sklearn中 F1-micro 與 F1-macro區別和計算原理 https ...

1、什么是多分類？ 參考：https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 針對多類問題的分類中，具體講有兩種，即multiclass classification和multilabel classification。multiclass是指分類任務中 ...

分類器性能評估指標 一、精度-召回率-F度量 Precision-Recall-F_measure 准確率和混淆矩陣 二、損失函數 Loss Function ...

摘要：這篇文章主要向大家介紹深度學習分類任務評價指標,主要內容包括基礎應用、實用技巧、原理機制等方面，希望對大家有所幫助。 本文分享自華為雲社區《深度學習分類任務常用評估指標》，原文作者：lutianfei 。 這篇文章主要向大家介紹深度學習分類任務評價指標,主要內容包括基礎應用 ...

，或者通過這個指標來調參優化選用的模型。 對於分類、回歸、聚類等，分別有各自的 ...