机器学习-Confusion Matrix混淆矩阵、ROC、AUC

本文整理了关于机器学习分类问题的评价指标——Confusion Matrix、ROC、AUC的概念以及理解。 混淆矩阵 在机器学习领域中,混淆矩阵(confusion matrix)是一种评价分类模型好坏的形象化展示工...

Kkky
2018/07/30
0
0
精确率与召回率,RoC曲线与PR曲线

在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的...

citibank
2018/07/07
0
0
Google---机器学习速成课程(十)- 分类 (Classification)

分类 (Classification) 介绍了如何使用逻辑回归来执行分类任务,并探讨了如何评估分类模型的有效性。 学习目标 评估逻辑回归模型的准确率和精确率。 了解 ROC 曲线和曲线下面积。 ----------...

weixin_39223665
2018/03/29
0
0
【机器学习实战】理解Scikit-Learn中分类性能度量指标

Understanding Data Science Classification Metrics in Scikit-Learn in Python 在本教程中,我们将介绍Python的scikit-learn中的一些分类度量指标 - 从头开始学习和编写我们自己的函数,以...

技术小能手
2018/08/08
0
0
推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

1、准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量...

_两只橙_
2018/01/13
0
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多