分類模型的評估方法-召回率(Recall)
前2篇文章，介紹了正確率(Accuracy)和精確率(Precision)的評估方法。其中指出了正確率(Accuracy)雖然簡單直觀，但在不少時候並非一個真正正確的評估指標。web 那麼精確率(Precision)可能會有什麼問題呢?咱們仍是看看它的計算公式: 數據庫 Precision=真陽真陽+假陽 P r e c i s i o n = 真 陽 真 陽 + 假 陽 若是「假陽=0」，那麼精
相關文章
- 1. 分類器評估方法：精確度-召回率-F度量（precision-recall-F_measures）
- 2. 分類的性能評估：準確率、精確率、Recall召回率、F一、F2
- 3. 準確率(Precision)、召回率(Recall)、F值對於模型的評估
- 4. 算法與模型評估：準確率(Accuracy)，精確率(Precision)，召回率(Recall)和綜合評價指標(F1-Measure)
- 5. 分類模型評價指標-召回率和精確率
- 6. 模型評估指標：查準率 召回率 AP mAP
- 7. 分類模型的評估方法-正確率(Accuracy)
- 8. 分類模型評估方法
- 9. 二類分類問題的常用評估指標 - 精確率與召回率
- 10. 評估指標：準確率(Precision)、召回率(Recall)以及F值(F-Measure)
- 更多相關文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • 屏幕分辨率 統計 - 瀏覽器信息
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • 算法總結-回溯法
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
相關文章
- 1. 分類器評估方法：精確度-召回率-F度量（precision-recall-F_measures）
- 2. 分類的性能評估：準確率、精確率、Recall召回率、F一、F2
- 3. 準確率(Precision)、召回率(Recall)、F值對於模型的評估
- 4. 算法與模型評估：準確率(Accuracy)，精確率(Precision)，召回率(Recall)和綜合評價指標(F1-Measure)
- 5. 分類模型評價指標-召回率和精確率
- 6. 模型評估指標：查準率 召回率 AP mAP
- 7. 分類模型的評估方法-正確率(Accuracy)
- 8. 分類模型評估方法
- 9. 二類分類問題的常用評估指標 - 精確率與召回率
- 10. 評估指標：準確率(Precision)、召回率(Recall)以及F值(F-Measure)