從查準率、查全率到ROC、AUC （含Python實現）
目錄 前言：先看一個經典的例子： 1 查準率與查全率 2 F1_score 3 ROC及代碼實現 4 AUC 及代碼實現 4.1 AUC簡介 4.2 AUC的幾何意義和概率意義 4.3 AUC判斷分類器（預測模型）優劣的標準： 4.4 AUC的計算方法： 前言： 先看一個經典的例子： 目的：設計一個分類器類分類患者的腫瘤是不是良性的 數據集：我們有10000個樣本，其中9995個是良性的，只有5個
相關文章
- 1. 混淆矩陣、準確率、精確率/查準率、召回率/查全率、F1值、ROC曲線的AUC值
- 2. 查準率和查全率
- 3. 準確率 召回率 F值 ROC AUC
- 4. 準確率,召回率,F值,ROC,AUC
- 5. 查準率與查全率
- 6. 精度，AUC，查準率，查全率，F值
- 7. 【機器學習】查準率與查全率+ROC曲線
- 8. 全面梳理：準確率,精確率,召回率,查準率,查全率,假陽性,真陽性,PRC,ROC,AUC,F1
- 9. 查準率和查全率(precision and recall)
- 10. 查準率、查全率與 F1 值
- 更多相關文章...
- • Hibernate實現增刪改查 - Hibernate教程
- • 屏幕分辨率 統計 - 瀏覽器信息
- • 算法總結-二分查找法
- • 使用Rxjava計算圓周率
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
