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T2、正確率、精準率、召回率以及ROC曲線的理解
時間 2020-12-21
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引言:在機器學習實戰中(Machine Learning),處理分類問題時除了通過訓練誤差、測試誤差去評價分類器的性能之外;通常情況下我們需要其他分類性能指標:正確率,召回率以及ROC曲線等進行評價分類器的性能。首先,通過引用一個二分類問題的混淆矩陣(confusion matrix),幫助我們更好地瞭解分類中的錯誤。 表一 一個二分類問題的混淆矩陣,其中輸出不同類別的標籤 預測結果 真實
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