机器学习系列（九）分类结果的评价（混淆矩阵、精确度、召回率、F1、ROC） 2020.6.10 - 代码天地

机器学习系列（九）分类结果的评价（混淆矩阵、精确度、召回率、F1、ROC） 2020.6.10

其他 2020-06-25 10:17:48 阅读次数: 0

NoSuchKey

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/weixin_44604541/article/details/106663116

机器学习系列（九）分类结果的评价（混淆矩阵、精确度、召回率、F1、ROC） 2020.6.10

机器学习笔记－－classification_report&精确度/召回率/F1值

机器学习--数据判断依据精确度、召回率、调和平均值F1值

机器学习模型评估中的精确率、召回率、F1、ROC、AUC

机器学习中的评价方法总结（正确率，精确率，召回率，F1值，ROC曲线，AUC面积，Loss）

机器学习中的混淆矩阵，准确率，精确率，召回率，F1-Score

机器学习中的二分类问题评价指标之精确率、召回率、F1值通俗理解

(机器学习算法常用指标)准确率，召回率，F1 值、ROC，AUC、mse、mape评价指标

个人总结：机器学习分类模型评估指标准确率、精确率、召回率、F1等以及关联规则支持度、置信度

机器学习笔记（六）分类评价指标、混淆矩阵、精准率、召回率、P-R曲线、ROC曲线

机器学习：sklearn分类报告classification_report()中精确率, 召回率, F1等的含义

【机器学习】分类算法评估指标全总结(2023最新整理)关键词：准确率Accuracy、精确率Precision、召回率Recall、Micro F1、P-R、ROC、MCC、Cohen‘s kappa

机器学习性能指标精确率、召回率、F1值、ROC、PRC与AUC--周振洋

机器学习：评价分类结果（F1 Score）

混淆矩阵、精确率、召回率、F1值、ROC曲线、AUC曲线

【深度学习中模型评价指标汇总（混淆矩阵、recall、precision、F1、AUC面积、ROC曲线、ErrorRate）】

【火炉炼AI】机器学习011-分类模型的评估：准确率，精确率，召回率，F1值

机器学习分类性能指标：准确率Accuracy/精确率Precision/召回率Recall/F1值

模型评价(AUC，ROC曲线，ACC, 敏感性，特异性，精确度，召回率，PPV, NPV, F1)

机器学习分类问题指标理解——准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1-Score、ROC曲线、P-R曲线、AUC面积

机器学习指标：准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线

Python计算分类问题的评价指标(准确率、精确度、召回率和F1值，Kappa指标)

混淆矩阵、准确率、精确率/查准率、召回率/查全率、F1值、ROC曲线的AUC值

机器学习模型优劣评价指标：混淆矩阵，P-R曲线与平均精确度（附代码实现）

机器学习模型准确率，精确率，召回率，F-1指标及ROC曲线

机器学习笔记，使用metrics.classification_report显示精确率，召回率，f1指数

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）

【深度学习】：【结果衡量指标】召回率（Recall），精确率（Precision），F度量（F-measure），Map，ROC，AUC

【机器学习】准确率，精确度，召回率的概念和表示详解

召回率，精确度，准确率，F1分数的区别

今日推荐

周排行

浏览器的兼容问题[转]

WBS工作分解结构的说明与分解细则

写链表注意事项

nginx 配置转发

python环境变量、python当前工作目录。：：：：：：：：概念详解：：：：：：：：：

ubuntu mysql手动安装及简明配置

2018-11-14 MIDI音乐格式笔记学习

Hadoop HDFS 集群安全模式

2017-2018-2偏微分方程复习题解析7

息县装修“化妆台的选择”

每日归档

更多

2025-01-29(0)

2025-01-28(0)

2025-01-27(0)

2025-01-26(0)

2025-01-25(0)

2025-01-24(0)

2025-01-23(0)

2025-01-22(0)

2025-01-21(0)

2025-01-20(0)