简述机器学习模型性能度量中Precision、Recall、BEP、F1、ROC和AUC等概念的联系和区别

简述机器学习模型性能度量中Precision、Recall、BEP、F1、ROC和AUC等概念的联系和区别

简述机器学习模型性能度量中Precision、Recall、BEP、F1、ROC和AUC等概念的联系和区别。答:一个二分类问题的混淆矩阵如下所示:Precision:译为查准率或精确率,一般缩写为P。它是针对模型的预测结果而言的,表示的是预测为正的样例中有多少是真正的正样例,公式表示为:Recall...

机器学习:性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制ROC和AUC曲线

机器学习:性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制ROC和AUC曲线

前言内容接上一篇机器学习:性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制P-R曲线_fanstuck的博客-CSDN博客_python鸢尾花混淆矩阵上篇文章提到的这篇文章不做过多叙述。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、ROC与AUC很多学习器是为了测试样本产生的一个实值或概率预测,然后将...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

相关电子书
更多
大规模机器学习在蚂蚁+阿里的应用
基于Spark的面向十亿级别特征的 大规模机器学习
基于Spark的大规模机器学习在微博的应用
立即下载 立即下载 立即下载