機器學習筆記十五：分類問題的性能度量(混淆矩陣,正確率,召回率,ROC,AUC)
這一部分總結分類問題常用的性能度量手段,這裏涉及到的概念有混淆矩陣,正確率,召回率,ROC,AUC等等.這些概念都是比較簡單,同時也是非常非常常用的.需要仔細理解. 一.混淆矩陣(Confusion Matrix) 一開始需要說一下的就是混淆矩陣啦,混淆矩陣是一個很簡單很基礎的東西.可以作爲分類問題一個比較基本的可視化工具. 通常來說混淆矩陣的行代表的是實際類別,列代表的是預測的類別.要是這樣說有
相關文章
- 1. 混淆矩陣，準確率，精確率，召回率，Roc曲線
- 2. 混淆矩陣、召回率、精確率、正確率、F1、真陽性率、假陽性率、ROC、AUC
- 3. 混淆矩陣 正確率 召回率 ROC曲線
- 4. 機器學習筆記（二十四）：召回率、混淆矩陣
- 5. 混淆矩陣、準確率、精確率/查準率、召回率/查全率、F1值、ROC曲線的AUC值
- 6. 混淆矩陣、精確率、召回率、ROC曲線相關問題
- 7. 機器學習之分類性能度量指標 : ROC曲線、AUC值、正確率、召回率
- 8. 混淆矩陣，準確率，精確率，召回率，F1值，ROC/AUC曲線的理解
- 9. 五分鐘秒懂機器學習混淆矩陣、ROC和AUC
- 10. 學習總結--混淆矩陣、準確率、精確率、召回率、PR曲線
- 更多相關文章...
- • 屏幕分辨率 統計 - 瀏覽器信息
- • R 矩陣 - R 語言教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Kotlin學習（二）基本類型
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. 混淆矩陣，準確率，精確率，召回率，Roc曲線
- 2. 混淆矩陣、召回率、精確率、正確率、F1、真陽性率、假陽性率、ROC、AUC
- 3. 混淆矩陣 正確率 召回率 ROC曲線
- 4. 機器學習筆記（二十四）：召回率、混淆矩陣
- 5. 混淆矩陣、準確率、精確率/查準率、召回率/查全率、F1值、ROC曲線的AUC值
- 6. 混淆矩陣、精確率、召回率、ROC曲線相關問題
- 7. 機器學習之分類性能度量指標 : ROC曲線、AUC值、正確率、召回率
- 8. 混淆矩陣，準確率，精確率，召回率，F1值，ROC/AUC曲線的理解
- 9. 五分鐘秒懂機器學習混淆矩陣、ROC和AUC
- 10. 學習總結--混淆矩陣、準確率、精確率、召回率、PR曲線