機器學習性能評價指標準確率， 召回率，F1， ROC ，AUC
假設我們做一個詐騙監測模型： 詐騙檢測模型的輸出是交易欺詐的概率[0.0–1.0]。 如果此概率低於0.5，則將交易分類爲非欺詐； 否則，您將交易分類爲欺詐。 爲了評估模型的性能，您收集了10,000個手動分類的交易，其中有300個欺詐交易和9,700個非欺詐交易。 您在每個事務上運行分類器，預測類標籤（欺詐或非欺詐），並在以下混淆矩陣中總結結果： True Positive（TP = 100）是
相關文章
- 1. 精確率 召回率 F1值 準確率 ROC曲線 AUC評價指標
- 2. 機器學習評價指標【準確率、精確率、召回率、F1值、ROC、AUC】
- 3. 機器學習性能指標精確率、召回率、F1值、ROC、PRC與AUC
- 4. 機器學習評價指標之準確率、精確率、召回率、F1值
- 5. 機器學習性能評估指標，精確度，準確率，召回率，ACU
- 6. 機器學習性能評估指標（精確率、召回率、ROC、AUC）
- 7. 機器學習性能評估指標——精確率、召回率、ROC、AUC
- 8. 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）
- 9. 準確率/召回率/F1/AUC
- 10. 精確率、召回率、F1-score、準確率、AUC、ROC曲線？
- 更多相關文章...
- • 屏幕分辨率 統計 - 瀏覽器信息
- • Web 標準 - 網站建設指南
- • 使用Rxjava計算圓周率
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
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. 精確率 召回率 F1值 準確率 ROC曲線 AUC評價指標
- 2. 機器學習評價指標【準確率、精確率、召回率、F1值、ROC、AUC】
- 3. 機器學習性能指標精確率、召回率、F1值、ROC、PRC與AUC
- 4. 機器學習評價指標之準確率、精確率、召回率、F1值
- 5. 機器學習性能評估指標，精確度，準確率，召回率，ACU
- 6. 機器學習性能評估指標（精確率、召回率、ROC、AUC）
- 7. 機器學習性能評估指標——精確率、召回率、ROC、AUC
- 8. 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）
- 9. 準確率/召回率/F1/AUC
- 10. 精確率、召回率、F1-score、準確率、AUC、ROC曲線？