分類性能度量指標：ROC曲線、AUC值、正確率、召回率、敏感度、特異度
在分類任務中，人們總是喜歡基於錯誤率來衡量分類器任務的成功程度。錯誤率指的是在所有測試樣例中錯分的樣例比例。實際上，這樣的度量錯誤掩蓋了樣例如何被分錯的事實。在機器學習中，有一個普遍適用的稱爲混淆矩陣(confusion matrix)的工具，它可以幫助人們更好地瞭解分類中的錯誤。 比如有這樣一個在房子周圍可能發現的動物類型的預測，這個預測的三類問題的混淆矩陣如下表所示： 利用混淆矩陣可以充分理解
相關文章
- 1. 分類性能度量指標 : ROC曲線、AUC值、正確率、召回率、敏感度、特異度
- 2. 【機器學習】分類性能度量指標 : ROC曲線、AUC值、正確率、召回率、敏感度、特異度
- 3. 準確度、精確度、召回率、ROC曲線、AUC值
- 4. 機器學習之分類性能度量指標 : ROC曲線、AUC值、正確率、召回率
- 5. 準確率，召回率，mAP，ROC，AUC，特異性，敏感性
- 6. 正確率/精度（precision）,召回率（recall）,F1-score，ROC 曲線，AUC值
- 7. 精確率 召回率 F1值 準確率 ROC曲線 AUC評價指標
- 8. 分類器性能度量指標之ROC曲線、AUC值
- 9. 模型評價(AUC，ROC曲線，ACC, 敏感性， 特異性，精確度，召回率，PPV, NPV, F1)
- 10. [總結]ROC曲線、AUC、準確度、召回率
- 更多相關文章...
- • PHP 獲取圖像寬度與高度 - PHP參考手冊
- • 屏幕分辨率 統計 - 瀏覽器信息
- • 算法總結-廣度優先算法
- • 算法總結-深度優先算法
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。
最新文章
- 1. eclipse設置粘貼字符串自動轉義
- 2. android客戶端學習-啓動模擬器異常Emulator: failed to initialize HAX: Invalid argument
- 3. android.view.InflateException: class com.jpardogo.listbuddies.lib.views.ListBuddiesLayout問題
- 4. MYSQL8.0數據庫恢復 MYSQL8.0ibd數據恢復 MYSQL8.0恢復數據庫
- 5. 你本是一個肉體，是什麼驅使你前行【1】
- 6. 2018.04.30
- 7. 2018.04.30
- 8. 你本是一個肉體，是什麼驅使你前行【3】
- 9. 你本是一個肉體，是什麼驅使你前行【2】
- 10. 【資訊】LocalBitcoins達到每週交易比特幣的7年低點
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 分類性能度量指標 : ROC曲線、AUC值、正確率、召回率、敏感度、特異度
- 2. 【機器學習】分類性能度量指標 : ROC曲線、AUC值、正確率、召回率、敏感度、特異度
- 3. 準確度、精確度、召回率、ROC曲線、AUC值
- 4. 機器學習之分類性能度量指標 : ROC曲線、AUC值、正確率、召回率
- 5. 準確率，召回率，mAP，ROC，AUC，特異性，敏感性
- 6. 正確率/精度（precision）,召回率（recall）,F1-score，ROC 曲線，AUC值
- 7. 精確率 召回率 F1值 準確率 ROC曲線 AUC評價指標
- 8. 分類器性能度量指標之ROC曲線、AUC值
- 9. 模型評價(AUC，ROC曲線，ACC, 敏感性， 特異性，精確度，召回率，PPV, NPV, F1)
- 10. [總結]ROC曲線、AUC、準確度、召回率