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 這里的T F代表模型預測的正確 錯誤，而P N則代表標簽預測的是 否 即：正樣本 負樣本 常規指標的意義與計算方式 我們先看分類任務的四個基本評價指標： 准確率 Accuracy 正 ...
2021-09-12 16:22 0 141 推薦指數：
原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要內容：機器學習中常見的幾種評價指標，它們各自的含義和計算（注意本文針對二元分類器！） 1、混淆矩陣 True Positive（真正，TP）：將正類預測 ...
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 ...
准確率 Accuracy 精確率 Precision 召回率 Recall F1（綜合Precision與Recall） ROC曲線 PR曲線 ...
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 ...
記正樣本為P，負樣本為N，下表比較完整地總結了准確率accuracy、精度precision、召回率recall、F1-score等評價指標的計算方式： （右鍵點擊在新頁面打開，可查看清晰圖像） 簡單版： ******************************************************************** ...
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 ...
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 ...
自然語言處理(ML),機器學習(NLP),信息檢索(IR)等領域,評估(evaluation)是一個必要的工作,而其評價指標往往有如下幾點:准確率(accuracy),精確率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 本文將簡單介紹其中幾個概念。中文中這幾個評價指標 ...
