准确率 召回率 ROC曲线的大解析
近来面试算法、机器学习岗，发现面试官经常问的就是准确率召回率之间的关系，以及roc曲线如何画，这里自己总结了一波做了一波解析。 对于一个二分类的问题来看，可以用下表来表示整个结果，其中1代表正例，0代表负例 接下来我们一个一个来解释 TP（真正类）：表示为被预测为正例实际也是正例。 FP（假正类）：表示被预测为正但是其实是负例。 FN(假负类)：表示为被预测为负其实是正例 TN(真负
相关文章
- 1. 精确率、召回率、F1-score、准确率、AUC、ROC曲线？
- 2. 精确率、召回率、准确率与ROC曲线
- 3. 混淆矩阵，准确率，精确率，召回率，Roc曲线
- 4. 准确率、精确率、召回率、f1、ROC曲线
- 5. 准确率&&精确率&&召回率&&ROC
- 6. 准确率 召回率
- 7. 准确率-精确率-召回率
- 8. 精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线
- 9. 精确率 召回率 RoC曲线 PR曲线
- 10. T2、正确率、精准率、召回率以及ROC曲线的理解
- 更多相关文章...
- • 屏幕分辨率 统计 - 浏览器信息
- • XML DOM 解析器 - XML DOM 教程
- • 使用Rxjava计算圆周率
- • JDK13 GA发布：5大特性解读
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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
