模型評估指標 Precision, Recall, ROC and AUC
ACC, Precision and Recall 這些概念是針對 binary classifier 而言的. 准確率 (accuracy) 是指分類正確的樣本占總樣本個數的比例. 精確率 (precision) 是指分類正確的正樣本占預測為正的樣本個數的比例. 是針對預測 ...
原文：模型指標混淆矩陣，accuracy，precision，recall，prc,auc
一 混淆矩陣 T和F代表是否預測正確，P和N代表預測為正還是負 這個圖片我們見過太多次了，但其實要搞清楚我們的y值中的 定義是什么，這樣就不會搞錯TP FP FN TN的順序，比如說下面的混淆矩陣： y 真實 .value counts ： ： ： y 測試 .value counts ： ： 我們就會先入為主認為第一個就是TP，但其實 才是我們的TP，所以首要任務是要搞清楚我們的Y值等於 是屬於 ...
2021-02-24 14:49 0 516 推薦指數：
相關推薦
對accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC的一些理解
最近做了一些分類模型，所以打算對分類模型常用的評價指標做一些記錄，說一下自己的理解。使用何種評價指標，完全取決於應用場景及數據分析人員關注點，不同評價指標之間並沒有優劣之分，只是各指標側重反映的信息不同。為了便於后續的說明，先建立一個二分類的混淆矩陣 ，以下各參數的說明都是針對二元分類 ...
TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC
主要內容 1.TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC概念介紹 2.ROC曲線如何通過TPR、FPR得到 3.用sklearn.metric 如何計算TPR、FPR得到ROC曲線。用sklearn.metric 如何計算AUC ...
分類任務評價指標（Accuracy / Precision / Recall / F1 / ROC / AUC）
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 ...
評價指標整理：Precision, Recall, F-score, TPR, FPR, TNR, FNR, AUC, Accuracy
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 ...
分類預測輸出precision，recall，accuracy，auc和tp，tn，fp，fn矩陣
此次我做的實驗是二分類問題，輸出precision，recall，accuracy，auc 輸出混淆矩陣 全代碼： 輸出結果： ...
利用sklearn對MNIST手寫數據集開始一個簡單的二分類判別器項目（在這個過程中學習關於模型性能的評價指標，如accuracy，precision，recall，混淆矩陣）
.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { bo ...
分類問題（三）混淆矩陣，Precision與Recall
混淆矩陣 衡量一個分類器性能的更好的辦法是混淆矩陣。它基於的思想是：計算類別A被分類為類別B的次數。例如在查看分類器將圖片5分類成圖片3時，我們會看混淆矩陣的第5行以及第3列。 為了計算一個混淆矩陣，我們首先需要有一組預測值，之后再可以將它們與標注值（label）進行對比。我們也可以在測試集 ...