机器学习笔记十五：分类问题的性能度量(混淆矩阵,正确率,召回率,ROC,AUC)
这一部分总结分类问题常用的性能度量手段,这里涉及到的概念有混淆矩阵,正确率,召回率,ROC,AUC等等.这些概念都是比较简单,同时也是非常非常常用的.需要仔细理解. 一.混淆矩阵(Confusion Matrix) 一开始需要说一下的就是混淆矩阵啦,混淆矩阵是一个很简单很基础的东西.可以作为分类问题一个比较基本的可视化工具. 通常来说混淆矩阵的行代表的是实际类别,列代表的是预测的类别.要是这样说有
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