常用的评价指标：accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PR-AUC的更多相关文章

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  3. 机器学习基础梳理—(accuracy,precision,recall浅谈)

    一.TP TN FP FN TP:标签为正例,预测为正例(P),即预测正确(T) TN:标签为负例,预测为负例(N),即预测正确(T) FP:标签为负例,预测为正例(P),即预测错误(F) FN:标签 ...

  4. 评价指标整理：Precision, Recall, F-score, TPR, FPR, TNR, FNR, AUC, Accuracy

    针对二分类的结果,对模型进行评估,通常有以下几种方法: Precision.Recall.F-score(F1-measure)TPR.FPR.TNR.FNR.AUCAccuracy   真实结果 1 ...

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  7. Classification week6: precision & recall 笔记

    华盛顿大学 machine learning :classification  笔记 第6周 precision & recall 1.accuracy 局限性 我们习惯用 accuracy ...

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    1. 四个概念定义:TP.FP.TN.FN 先看四个概念定义: - TP,True Positive - FP,False Positive - TN,True Negative - FN,False ...

  9. 机器学习常见的几种评价指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-measure）、ROC曲线、AUC、准确率（Accuracy）

    原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要内容:机器学习中常见的几种评价指标,它们各自的含义和计算(注 ...

  10. 【tf.keras】实现 F1 score、precision、recall 等 metric

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