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機器學習面筆試-模型評估篇
時間 2020-12-23
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1.衡量分類器的好壞 (1)常用的指標:查準率 precision , 召回率 recall (2)F1 score F1值: 2/F1 = 1/recall + 1/precision (3)ROC和AUC 2. P-R圖 P-R圖,即以查全率做橫軸,查準率做縱軸的平面示意圖,通過P-R曲線,來綜合判斷模型的性能。 P-R圖的畫法是先對對預測結果進行排序,排在前面的是學習器認爲最可能是正例的樣本
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