深度學習分類常見評價指標：accuracy recall precision specificity sensitivity AUC ROC 曲線
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
相關文章
- 1. 機器學習常見評價指標：AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy
- 2. 機器學習常見評價指標：AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy（轉）
- 3. 分類評價指標：ROC曲線和PR曲線詳解
- 4. Precision, Recall, F-score, ROC, AUC
- 5. 【深度學習】分類指標accuracy，recall，precision等的區別
- 6. 深度學習常用評價指標
- 7. 分類器模型評價指標之ROC曲線
- 8. PR曲線，ROC曲線，AUC指標等，Accuracy vs Precision
- 9. 機器學習-分類度量（classification metric）常用評價指標
- 10. ROC曲線，AUC
- 更多相關文章...
- • R 繪圖 - 函數曲線圖 - R 語言教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
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
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 機器學習常見評價指標：AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy
- 2. 機器學習常見評價指標：AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy（轉）
- 3. 分類評價指標：ROC曲線和PR曲線詳解
- 4. Precision, Recall, F-score, ROC, AUC
- 5. 【深度學習】分類指標accuracy，recall，precision等的區別
- 6. 深度學習常用評價指標
- 7. 分類器模型評價指標之ROC曲線
- 8. PR曲線，ROC曲線，AUC指標等，Accuracy vs Precision
- 9. 機器學習-分類度量（classification metric）常用評價指標
- 10. ROC曲線，AUC