JavaShuo
欄目
標籤
[nlp] 二分類(F1),多分類,多標籤
時間 2020-12-30
標籤
nlp
欄目
應用數學
简体版
原文
原文鏈接
F1 score 召回率 recall : 真實正例中預測爲正的比例。 準確率 precision : 預測爲正的實例真實也爲正(預測正確)的比例。 ROC曲線 其他展示分類模型性能的可視化技術是受試者特徵曲線(ROC 曲線,Receiver Operating Characteristic curve)。 這個思想是相當簡單的:ROC 曲線展示了 當改變在模型**(預測)中識別爲正例的閾值時,召
>>阅读原文<<
相關文章
1.
NLP文本多標籤分類---HierarchicalAttentionNetwork
2.
多標籤分類:多標籤學習資源(NLP)
3.
多標籤分類
4.
ML-KNN(多標籤分類)
5.
單標籤多分類
6.
多標籤分類:Nested LSTMs
7.
sklearn 多分類多標籤算法
8.
多標籤分類的評價指標
9.
幾種分類問題的區別:多類分類,多標籤分類,多示例學習,多任務學習
10.
【評價指標】詳解F1-score與多分類F1
更多相關文章...
•
多對多關聯查詢
-
MyBatis教程
•
IP地址的格式和分類
-
TCP/IP教程
•
Kotlin學習(二)基本類型
•
算法總結-二分查找法
相關標籤/搜索
多類
分類
多分
分多
二類
分類彙總
分類法
圖書分類
文獻分類
應用數學
NoSQL教程
PHP 7 新特性
PHP教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
吳恩達深度學習--神經網絡的優化(1)
2.
FL Studio鋼琴卷軸之工具菜單的Riff命令
3.
RON
4.
中小企業適合引入OA辦公系統嗎?
5.
我的開源的MVC 的Unity 架構
6.
Ubuntu18 安裝 vscode
7.
MATLAB2018a安裝教程
8.
Vue之v-model原理
9.
【深度學習】深度學習之道:如何選擇深度學習算法架構
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
NLP文本多標籤分類---HierarchicalAttentionNetwork
2.
多標籤分類:多標籤學習資源(NLP)
3.
多標籤分類
4.
ML-KNN(多標籤分類)
5.
單標籤多分類
6.
多標籤分類:Nested LSTMs
7.
sklearn 多分類多標籤算法
8.
多標籤分類的評價指標
9.
幾種分類問題的區別:多類分類,多標籤分類,多示例學習,多任務學習
10.
【評價指標】詳解F1-score與多分類F1
>>更多相關文章<<