機器學習模型性能度量：Accuracy,Precision,Sensitivity,Specificity
我們把數據真實情況分爲 True 和 False，用T 和 F 表示， 而通過我們的預測得出的正向預測結果爲Positive,負向jie爲結果ative。 Accuracy指整體無論正負預測都包含的準確率。 Precision指正向預測正向預測正向預測的準確率。 Sensitivity指在所有真實結果爲正的數據中，我們預測出來正值的比例。 Specificity指在所有真實結果爲負的數據中，我們預
相關文章
- 1. Accuracy, Precision, Resolution & Sensitivity
- 2. 機器學習-基礎知識 - Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TPR, TNR, F1 Score
- 3. 機器學習模型性能度量
- 4. 深度學習分類常見評價指標：accuracy recall precision specificity sensitivity AUC ROC 曲線
- 5. 學習器的性能度量（機器學習評價指標：Accuracy、Precision、Recall、F1-score）
- 6. 特異度（specificity）與靈敏度（sensitivity）
- 7. class average accuracy, accuracy ,precision ,recall 機器學習基礎評價標準
- 8. ，查準率（Precision），靈敏性（Sensitivity），特異性（Specificity），F1，PR曲線，ROC，AUC
- 9. 機器學習模型的性能度量方法
- 10. 機器學習讀書筆記-2（模型性能度量）
- 更多相關文章...
- • 網站主機 性能 - 網站主機教程
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • 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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Accuracy, Precision, Resolution & Sensitivity
- 2. 機器學習-基礎知識 - Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TPR, TNR, F1 Score
- 3. 機器學習模型性能度量
- 4. 深度學習分類常見評價指標：accuracy recall precision specificity sensitivity AUC ROC 曲線
- 5. 學習器的性能度量（機器學習評價指標：Accuracy、Precision、Recall、F1-score）
- 6. 特異度（specificity）與靈敏度（sensitivity）
- 7. class average accuracy, accuracy ,precision ,recall 機器學習基礎評價標準
- 8. ，查準率（Precision），靈敏性（Sensitivity），特異性（Specificity），F1，PR曲線，ROC，AUC
- 9. 機器學習模型的性能度量方法
- 10. 機器學習讀書筆記-2（模型性能度量）