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機器學習:分類模型評估指標(準確率、精準率、召回率、F1、ROC曲線、AUC曲線)
時間 2020-12-27
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機器學習
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機器學習模型需要有量化的評估指標來評估哪些模型的效果更好。當我們訓練完一個模型算法後,該如何評估模型算法的好壞呢?不同的算法任務適用哪些評估體系呢?哪種評估方式才能真實反饋實際的效果呢?試想一下,如果我們訓練了一個二分類的模型,測試數據集有100張圖像,正例10張,負例90張,那麼只要每張圖像模型都直接判斷爲負例準確率都有90%了,我們不能直接說該模型性能Accuracy準確率達到了90%,實際上
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