【机器学习】分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率、敏感度、特异度
本文转自 http://zhwhong.ml/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/ 在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具，它可以帮助人们更好
相关文章
- 1. 分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率、敏感度、特异度
- 2. 分类性能度量指标：ROC曲线、AUC值、正确率、召回率、敏感度、特异度
- 3. 机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率
- 4. 准确度、精确度、召回率、ROC曲线、AUC值
- 5. 准确率，召回率，mAP，ROC，AUC，特异性，敏感性
- 6. 分类器性能度量指标之ROC曲线、AUC值
- 7. 机器学习性能指标精确率、召回率、F1值、ROC、PRC与AUC
- 8. 正确率/精度（precision）,召回率（recall）,F1-score，ROC 曲线，AUC值
- 9. 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）
- 10. 准确率,召回率,F值,ROC,AUC
- 更多相关文章...
- • PHP 获取图像宽度与高度 - PHP参考手册
- • 屏幕分辨率 统计 - 浏览器信息
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • 算法总结-广度优先算法
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. Window下Ribbit MQ安装
- 2. Linux下Redis安装及集群搭建
- 3. shiny搭建网站填坑战略
- 4. Mysql8.0.22安装与配置详细教程
- 5. Hadoop安装及配置
- 6. Python爬虫初学笔记
- 7. 部署LVS-Keepalived高可用集群
- 8. keepalived+mysql高可用集群
- 9. jenkins 公钥配置
- 10. HA实用详解
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率、敏感度、特异度
- 2. 分类性能度量指标：ROC曲线、AUC值、正确率、召回率、敏感度、特异度
- 3. 机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率
- 4. 准确度、精确度、召回率、ROC曲线、AUC值
- 5. 准确率，召回率，mAP，ROC，AUC，特异性，敏感性
- 6. 分类器性能度量指标之ROC曲线、AUC值
- 7. 机器学习性能指标精确率、召回率、F1值、ROC、PRC与AUC
- 8. 正确率/精度（precision）,召回率（recall）,F1-score，ROC 曲线，AUC值
- 9. 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）
- 10. 准确率,召回率,F值,ROC,AUC