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 ...

0、概述 點擊這里查看sklearn官方文檔 sklearn.metrics模塊實現了幾個損失、得分和效用函數來衡量分類性能； 關於數據集： 為了訓練分類模型，一般需要准備三個數據集：訓練集train.txt、驗證集dev.txt、測試集test.txt。 訓練集：用來訓練模型 ...

  今天晚上，筆者接到客戶的一個需要，那就是：對多分類結果的每個類別進行指標評價，也就是需要輸出每個類型的精確率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。   對於這個需求，我們可以用sklearn來解決，方法並沒有難，筆者在此僅做記錄，供自己以后以及讀者參考 ...

常見的二分類評估指標都已耳熟不能詳，現在來了解一下多分類的評估。 你是否願聞其詳？ Reference webs: https://www.pythonf.cn/read/124960 https://zhuanlan.zhihu.com/p/59862986 https ...

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 ...

一、模型評價的意義 在完成模型構建之后，必須對模型的效果進行評估，根據評估結果來繼續調整模型的參數、特征或者算法，以達到滿意的結果。 評價一個模型最簡單也是最常用的指標就是准確率，但是在沒有任何前提下使用准確率作為評價指標，准確率往往不能反映一個模型性能的好壞，例如在不平衡的數據集上，正類樣本 ...

1. 准確率/召回率/f1分數 2. Auc(一般用於二分類) 3. kappa系數(一般用於多分類） 3.1 簡單kappa（simple kappa） Kappa系數用於一致性檢驗，代表着分類與完全隨機的分類產生錯誤減少的比例，kappa系數的計算是基於混淆矩陣的。 kappa ...

文章來自：一個寶藏微信公眾號【機器學習煉丹術】 基本概念 首先，要背住的幾個概念就是：accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FN TP:true posit ...