機器學習分類器的評價指標--混淆矩陣,F1-score,ROC曲線,AUC,KS曲線

1. 混淆矩陣---肯定截斷點後,評價學習器性能機器學習 TP(實際爲正預測爲正),FP(實際爲負但預測爲正),FN(實際爲正但預測爲負),TN(實際爲負預測爲負)性能 經過混淆矩陣咱們能夠給出各指標的值:學習 查全率(召回率,Recall):樣本中的正例有多少被預測準確了,衡量的是查全率,預測對的正例數佔真正的正例數的比率:測試 查全率 = TP / (TP+FN)spa 查準率(精準率,Pre
相關文章
相關標籤/搜索