一文理清楚，准确率，精度，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC

时间 2021-01-08

标签数据挖掘机器学习繁體版

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一.混淆矩阵如上图为一个混淆矩阵， True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本； True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本； False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本； False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本；相对应的， True Positive Rate（真正率 , TPR）或灵敏

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1. 准确率&&精确率&&召回率&&ROC
2. 精确率召回率准确率
3. 准确率-精确率-召回率
4. 准确率、精度和召回率
5. 准确率、精确轨、召回率等
6. Tensorflow计算正确率、精确率、召回率
7. 真正率、假正率、真负率
8. 混淆矩阵、召回率、精确率、正确率、F1、真阳性率、假阳性率、ROC、AUC
9. 【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
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