ROC Recall Precision Accuracy FPR TPR TAR FAR
分类 混淆矩阵 ROC AUC PR曲线 回归 平均绝对误差 平均平方误差 Ref: 分类 混淆矩阵 probablity distribution True Positive(真正, TP)：将正类预测为正类数. True Negative(真负 , TN)：将负类预测为负类数. False Positive(假正, FP)：将负类预测为正类数 →误报 (Type I error).
相关文章
- 1. Precision,Recall,TPR,FPR,ROC,AUC,F1辨析
- 2. ROC、Precision、Recall和Accuracy
- 3. 吴恩达机器学习（九）Precision、Recall、F-score、TPR、FPR、TNR、FNR、AUC、Accuracy
- 4. 【ML学习笔记】11：Accuracy/FAR/FRR/Precision/Recall/ROC/AUC
- 5. Precision, Recall, F-score, ROC, AUC
- 6. 机器学习11. ROC曲线、AUC值、Accuracy、Precision、Recall 含义
- 7. 机器学习-基础知识 - Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TPR, TNR, F1 Score
- 8. 误识率（FAR）拒识率（FRR），TPR,FPR以及ROC曲线
- 9. accuracy precision recall
- 10. AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy
- 更多相关文章...
- • PHP round() 函数 - PHP参考手册
- • XSL-FO azimuth 属性 - XSL-FO 教程
相关标签/搜索
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. 安装cuda+cuDNN
- 2. GitHub的使用说明
- 3. phpDocumentor使用教程【安装PHPDocumentor】
- 4. yarn run build报错Component is not found in path “npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index“
- 5. 精讲Haproxy搭建Web集群
- 6. 安全测试基础之MySQL
- 7. C/C++编程笔记：C语言中的复杂声明分析，用实例带你完全读懂
- 8. Python3教程(1)----搭建Python环境
- 9. 李宏毅机器学习课程笔记2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
- 10. 阿里云ECS配置速记
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Precision,Recall,TPR,FPR,ROC,AUC,F1辨析
- 2. ROC、Precision、Recall和Accuracy
- 3. 吴恩达机器学习（九）Precision、Recall、F-score、TPR、FPR、TNR、FNR、AUC、Accuracy
- 4. 【ML学习笔记】11：Accuracy/FAR/FRR/Precision/Recall/ROC/AUC
- 5. Precision, Recall, F-score, ROC, AUC
- 6. 机器学习11. ROC曲线、AUC值、Accuracy、Precision、Recall 含义
- 7. 机器学习-基础知识 - Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TPR, TNR, F1 Score
- 8. 误识率（FAR）拒识率（FRR），TPR,FPR以及ROC曲线
- 9. accuracy precision recall
- 10. AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy