JavaShuo
欄目
標籤
評估指標:精確率,召回率,F1_score,ROC,AUC
時間 2021-01-08
標籤
評估指標
人工智能
機器學習
python
欄目
Python
简体版
原文
原文鏈接
分類算法評估標準詳解 分類準確度並不能夠評估所有的場景,展示的結果也比較片面,這時候就需要其他的評估方法來進行測量評估。 所以接下來介紹一些其他的評估標準,將從以下5個方面來介紹: 混淆矩陣 精準率和召回率 F1 Score ROC曲線 AUC 一、混淆矩陣(Confusion Matrix) 對於二分類問題,所有的問題分爲0和1兩類,混淆矩陣是2*2的矩陣: TP:真實值是1,預測值是1,即我們
>>阅读原文<<
相關文章
1.
機器學習性能評估指標(精確率、召回率、ROC、AUC)
2.
機器學習性能評估指標——精確率、召回率、ROC、AUC
3.
精確率 召回率 F1值 準確率 ROC曲線 AUC評價指標
4.
精確率、召回率、F1-score、準確率、AUC、ROC曲線?
5.
準確率、精確率、召回率、F1值、ROC、AUC
6.
準確率&&精確率&&召回率&&ROC
7.
準確率,召回率,F值,ROC,AUC
8.
準確率 召回率 F值 ROC AUC
9.
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)
10.
機器學習性能評價指標準確率, 召回率,F1, ROC ,AUC
更多相關文章...
•
屏幕分辨率 統計
-
瀏覽器信息
•
高屏幕分辨率 統計
-
瀏覽器信息
•
使用Rxjava計算圓周率
•
算法總結-雙指針
相關標籤/搜索
召回率
準確率
正確率
評估
roc
auc
機率+指望
召回
精確
Python
網站建設指南
Hibernate教程
PHP 7 新特性
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.
跳槽面試的幾個實用小技巧,不妨看看!
2.
Mac實用技巧 |如何使用Mac系統中自帶的預覽工具將圖片變成黑白色?
3.
Mac實用技巧 |如何使用Mac系統中自帶的預覽工具將圖片變成黑白色?
4.
如何使用Mac系統中自帶的預覽工具將圖片變成黑白色?
5.
Mac OS非兼容Windows軟件運行解決方案——「以VMware & Microsoft Access爲例「
6.
封裝 pyinstaller -F -i b.ico excel.py
7.
數據庫作業三ER圖待完善
8.
nvm安裝使用低版本node.js(非命令安裝)
9.
如何快速轉換圖片格式
10.
將表格內容分條轉換爲若干文檔
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.
機器學習性能評估指標(精確率、召回率、ROC、AUC)
2.
機器學習性能評估指標——精確率、召回率、ROC、AUC
3.
精確率 召回率 F1值 準確率 ROC曲線 AUC評價指標
4.
精確率、召回率、F1-score、準確率、AUC、ROC曲線?
5.
準確率、精確率、召回率、F1值、ROC、AUC
6.
準確率&&精確率&&召回率&&ROC
7.
準確率,召回率,F值,ROC,AUC
8.
準確率 召回率 F值 ROC AUC
9.
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)
10.
機器學習性能評價指標準確率, 召回率,F1, ROC ,AUC
>>更多相關文章<<