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 ...
特異度 specificity 與靈敏度 sensitivity https: www.jianshu.com p ef b 查全率 Recall ,查准率 Precision ,靈敏性 Sensitivity ,特異性 Specificity ,F ,PR曲線,ROC,AUC的應用場景 https: www.e learn.cn content qita 具體其他指標見網址,這里直拿出recal ...
2020-12-14 17:28 0 776 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 ...
1.混淆矩陣:判斷分類模型好壞 (摘自:版權聲明:本文為CSDN博主「Orange_Spotty_Cat」的原創文章.原文鏈接:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839) 混淆矩陣是ROC曲線繪制 ...
文本分類評價指標F1原理解析 背景: 就是最近接觸的項目是多標簽文本分類類型,然后用bert做的,但是bert的評價標准只有准確率,然后組里大佬說光看准確率是不行的,准確率不能反應數據方面的東西,所以借此機會仔細研究一下F1評價指標。 基本了解 准確率(Accuracy) 准確率 ...
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 ...
一、基礎 疑問1:具體使用算法時,怎么通過精准率和召回率判斷算法優劣? 根據具體使用場景而定: 例1:股票預測,未來該股票是升還是降?業務要求更精准的找到能夠上升的股票 ...
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 ...