python + sklearn ︱分類效果評估——acc、recall、F一、ROC、迴歸、距離
以前提到過聚類以後，聚類質量的評價： 聚類︱python實現 六大 分羣質量評估指標（蘭德係數、互信息、輪廓係數） R語言相關分類效果評估： R語言︱分類器的性能表現評價（混淆矩陣，準確率，召回率，F1,mAP、ROC曲線）html .python 文章目錄 1、acc、recall、F一、混淆矩陣、分類綜合報告 一、準確率 第一種方式：accuracy_score 第二種方式：metrics 二
相關文章
- 1. python sklearn-04：邏輯迴歸及其效果評估
- 2. 分類器評估方法：精確度-召回率-F度量（precision-recall-F_measures）
- 3. 分類的性能評估：準確率、精確率、Recall召回率、F一、F2
- 4. 二分類模型評估之AUC ROC
- 5. 準確率(Acc)、精確率(Pre)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
- 6. Precision, Recall, F-score, ROC, AUC
- 7. SKLearn分類器評估指標(一)
- 8. 定量評估聚類效果
- 9. 機器學習評估指標彙總：準確率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲線、PR曲線
- 10. 分類模型評估之ROC-AUC
- 更多相關文章...
- • SVG 模糊效果 - SVG 教程
- • SQLite 分離數據庫 - SQLite教程
- • 算法總結-回溯法
- • 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. python sklearn-04：邏輯迴歸及其效果評估
- 2. 分類器評估方法：精確度-召回率-F度量（precision-recall-F_measures）
- 3. 分類的性能評估：準確率、精確率、Recall召回率、F一、F2
- 4. 二分類模型評估之AUC ROC
- 5. 準確率(Acc)、精確率(Pre)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
- 6. Precision, Recall, F-score, ROC, AUC
- 7. SKLearn分類器評估指標(一)
- 8. 定量評估聚類效果
- 9. 機器學習評估指標彙總：準確率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲線、PR曲線
- 10. 分類模型評估之ROC-AUC