機器學習之分類性能度量指標 : ROC曲線、AUC值、正確率、召回率
北京 | 高性能計算之GPU CUDA課程11月24-26日 3天密集學習 快速帶你晉級 閱讀全文 > 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)（https://en.wikipedia.org/wiki
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