精度、召回率、准确率、F1、ROC、AUC的理解
1. 错误率、精度 精度（accuracy) 分类正确的样本数占总样本数的比例 错误率(error rate) 分类错误的样本数占总样本数的比例 通常来说精度(accuracy)不是一个好的性能指标，尤其是处理数据有偏差时候比如一类非常多，一类很少 比如手写数字识别问题，只判断一副图片是不是5，由于5的图片只占百分之10左右，所以分类器总是预测图片不是5都会有90%左右的可能性是对的 2. 混淆矩
相关文章
- 1. 精确率、召回率、F1-score、准确率、AUC、ROC曲线？
- 2. 准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC
- 3. 准确率、精确率、召回率、F1值、ROC/AUC整理笔记
- 4. 准确率/召回率/F1/AUC
- 5. 精确率 召回率 F1值 准确率 ROC曲线 AUC评价指标
- 6. 准确率&&精确率&&召回率&&ROC
- 7. 准确率,召回率,F值,ROC,AUC
- 8. 准确率 召回率 F值 ROC AUC
- 9. 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点
- 10. 准确率、精确率、召回率、f1、ROC曲线
- 更多相关文章...
- • 屏幕分辨率 统计 - 浏览器信息
- • 高屏幕分辨率 统计 - 浏览器信息
- • 使用Rxjava计算圆周率
- • 算法总结-回溯法
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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
