精確率 召回率 F1值 準確率 ROC曲線 AUC評價指標
對於二分類問題來說，經過分類器分類後一般會出現下面四種情況（假設positive表正類，negative表負類）： 將正類預測爲正類，記該類樣本數爲TP （true positive） 將正類預測爲負類，記該類樣本數爲FN （false negative） 將負類預測爲正類，記該類樣本數爲FP （false positive） 將負類預測爲負類，記該類樣本數爲TN （true negative）
相關文章
- 1. 精確率、召回率、F1-score、準確率、AUC、ROC曲線？
- 2. 準確率、精確率、召回率、f1、ROC曲線
- 3. 準確率、精確率、召回率、F1值、ROC、AUC
- 4. 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
- 5. 精確率、召回率、準確率與ROC曲線
- 6. 混淆矩陣，準確率，精確率，召回率，Roc曲線
- 7. 機器學習：分類模型評估指標（準確率、精準率、召回率、F1、ROC曲線、AUC曲線）
- 8. 詳解準確率、精確率、召回率、F1值的含義
- 9. 機器學習評價指標【準確率、精確率、召回率、F1值、ROC、AUC】
- 10. 準確率-精確率-召回率
- 更多相關文章...
- • 屏幕分辨率 統計 - 瀏覽器信息
- • 高屏幕分辨率 統計 - 瀏覽器信息
- • 使用Rxjava計算圓周率
- • 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