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深度學習分類常見評價指標:accuracy recall precision specificity sensitivity AUC ROC 曲線
時間 2021-01-02
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深度學習分類時常用到以下指標,這裏做一個總結: 首先介紹一些指標的定義: (1)若一個實例是正類,但是被預測成爲正類,即爲真正類(True Postive TP) (2)若一個實例是負類,但是被預測成爲負類,即爲真負類(True Negative TN) (3)若一個實例是負類,但是被預測成爲正類,即爲假正類(False Postive FP) (4)若一個實例是正類,但是被預測成爲負類,即爲
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