from:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/ AUC介紹 AUC(Area ...

評價指標是針對將相同的數據，輸入不同的算法模型，或者輸入不同參數的同一種算法模型，而給出這個算法或者參數好壞的定量指標。 在模型評估過程中，往往需要使用多種不同的指標進行評估，在諸多的評價指標中，大 ...

混淆矩陣、准確率、召回率、ROC曲線、AUC 假設有一個用來對貓（cats）、狗（dogs）、兔子（rabbits）進行分類的系統，混淆矩陣就是為了進一步分析性能而對該算法測試結果做出的總結。假 ...

0. 前言 1. MNIST 數據集 2. 二分類器 3. 效果評測 4. 多分類器與誤差分析 5. Kaggle 實戰 0. 前言 “盡管新技術新算法層 ...

已遷移到我新博客，閱讀體驗更佳基於sklearn的分類器實戰 完整代碼實現見github：click me 一、實驗說明 1.1 任務描述 1.2 數據說明 一共有十個數據集，數 ...

本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天是機器學習專題的第18篇文章，我們來看看機器學習領域當中，非常重要的其他幾個指標。 混淆矩陣 在上一篇文章當中，我們在 ...

文章從模型評估的基本概念開始，分別介紹了常見的分類模型的評估指標和回歸模型的評估指標以及這些指標的局限性。部分知識點舉例加以闡述，以便加深理解。思維導圖如下： 1 基本概念 模 ...

摘要：信息檢索、分類、識別、翻譯等領域兩個最基本指標是准確率（precision rate）和召回率（recall rate），准確率也叫查准率，召回率也叫查全率。 本文分享自華為雲社區《准確 ...

摘要：ROC/AUC作為機器學習的評估指標非常重要，也是面試中經常出現的問題（80%都會問到） 本文分享自華為雲社區《技術干貨 | 解決面試中80%問題，基於MindSpore實現AUC/RO ...