机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率
北京 | 高性能计算之GPU CUDA课程11月24-26日 3天密集学习 快速带你晋级 阅读全文 > 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)（https://en.wikipedia.org/wiki
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