機器學習之分類性能度量指標 : ROC曲線、AUC值、正確率、召回率
https://zhwhong.cn/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/ 在分類任務中，人們總是喜歡基於錯誤率來衡量分類器任務的成功程度。錯誤率指的是在所有測試樣例中錯分的樣例比例。實際上，這樣的度量錯誤掩蓋了樣例如何被分錯的事實 ...
原文：機器學習 | 分類性能度量指標 : ROC曲線、AUC值、正確率、召回率
本篇博客的圖源來自 zhwhong，轉載僅作學習使用 在分類任務中，人們總是喜歡基於錯誤率來衡量分類器任務的成功程度。錯誤率指的是在所有測試樣例中錯分的樣例比例。實際上，這樣的度量錯誤掩蓋了樣例如何被分錯的事實。在機器學習中，有一個普遍適用的稱為混淆矩陣 confusion matrix 的工具，它可以幫助人們更好地了解分類中的錯誤。 比如有這樣一個在房子周圍可能發現的動物類型的預測，這個預測的 ...
2021-10-25 22:29 0 305 推薦指數：
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