機器學習分類器評估指標：ROC和AUC
1 二分類評估指標 針對一個二分類問題，將實例分成正類(postive)或者負類(negative)。但是實際中分類時，會出現四種情況： (1)若一個實例是正類並且被預測爲正類，即爲真正類(True Postive TP) (2)若一個實例是正類，但是被預測成爲負類，即爲假負類(False Negative FN) (3)若一個實例是負類，但是被預測成爲正類，即爲假正類(False Postive
相關文章
- 1. 機器學習：圖文詳解模型評估指標ROC/AUC
- 2. 【評估指標】分類評估指標之混淆矩陣與ROC/AUC曲線
- 3. 【機器學習】AUC和ROC
- 4. 分類模型評價指標-ROC AUC
- 5. 機器學習常用評價指標：ACC、AUC、ROC曲線
- 6. 機器學習算法模型評價指標ROC AUC
- 7. 機器學習性能評估指標（精確率、召回率、ROC、AUC）
- 8. 機器學習性能評估指標——精確率、召回率、ROC、AUC
- 9. 機器學習部分：ROC和AUC:
- 10. 【機器學習】【評估指標】機器學習模型評估指標
- 更多相關文章...
- • XSD 指示器 - XML Schema 教程
- • C# 預處理器指令 - C#教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
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
