JavaShuo
欄目
標籤
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
時間 2020-12-27
標籤
分類性能度量指標
ROC曲線
混淆矩陣
欄目
系統性能
简体版
原文
原文鏈接
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
>>阅读原文<<
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
標度
度量
量度
召回率
分度
正確率
曲率
準確度
系統性能
應用數學
PHP 7 新特性
網站建設指南
Spring教程
調度
學習路線
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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.
《給初學者的Windows Vista的補遺手冊》之074
2.
CentoOS7.5下編譯suricata-5.0.3及簡單使用
3.
快速搭建網站
4.
使用u^2net打造屬於自己的remove-the-background
5.
3.1.7 spark體系之分佈式計算-scala編程-scala中模式匹配match
6.
小Demo大知識-通過控制Button移動來學習Android座標
7.
maya檢查和刪除多重面
8.
Java大數據:大數據開發必須掌握的四種數據庫
9.
強烈推薦幾款IDEA插件,12款小白神器
10.
數字孿生體技術白皮書 附下載地址
本站公眾號
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
>>更多相關文章<<