百面機器學習 #2 模型評估：精確率與召回率，假陽性與真陽性率，PR曲線和ROC曲線

時間 2020-12-24

標籤機器學習简体版

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文章目錄 1. P-R（Precision-Recall）曲線 F1 score 2. 平方根誤差的侷限性 3. ROC曲線 ROC曲線繪製 4. AUC predict Positive predict Negative real Positive TP FN num of real positive= n p n_p np real Negative FP TN num of real ne

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1. 精確率與召回率，RoC曲線與PR曲線
2. 機器學習之算法評估（精確率與召回率，RoC曲線與PR曲線）（四）
3. 精確率召回率 RoC曲線 PR曲線
4. 機器學習：分類模型評估指標（準確率、精準率、召回率、F1、ROC曲線、AUC曲線）
5. 混淆矩陣、召回率、精確率、正確率、F1、真陽性率、假陽性率、ROC、AUC
6. 精確率、召回率、準確率與ROC曲線
7. 機器學習模型評價指標：準確率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲線、PR曲線
8. 準確率、精確率、召回率、f1、ROC曲線
9. 混淆矩陣，準確率，精確率，召回率，Roc曲線
10. 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
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