分类问题评价指标：精度、召回率、准确率、F1 score的概念及ROC曲线

时间 2020-12-26

标签 data mining 繁體版

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精度、召回率、准确率、F1 score的概念及ROC曲线这几个概念是对应于分类问题的评价指标。首先我们定义如下表格： . Actual Positive Actual Negative Predict Positive True Positive (TP) False Positive (FP) Predict Negative False Negative (FN) True Negativ

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1. 精确率、召回率、F1-score、准确率、AUC、ROC曲线？
2. 精确率召回率 F1值准确率 ROC曲线 AUC评价指标
3. 分类算法评价指标准确率、精确率、召回率、F-score、ROC、PR曲线
4. 机器学习：分类模型评估指标（准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线）
5. 准确率、精确率、召回率、f1、ROC曲线
6. 评价指标 : 召回率精确度 f1 ROC曲线如何求，如何画
7. 机器学习评价指标之准确率、精确率、召回率、F1值
8. 算法评价指标：准确率+精准率+召回率
9. 正确率/精度（precision）,召回率（recall）,F1-score，ROC 曲线，AUC值
10. 对准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、PR曲线、ROC曲线、F1 Score的理解
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