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

其他 2018-07-27 00:40:05 阅读次数: 0

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

[评估指标] 敏感性/特异性/PPV/NPV等指标原理与计算方法

查准率、召回率、敏感性、特异性和F1-score的计算及Matlab实现

R语言中敏感性和特异性、召回率和精确度作为选型标准的华夫图案例

R语言使用caret包的predict函数对模型在测试集上的表现进行推理和预测、计算模型的混淆矩阵、设置参数mode计算基于混淆矩阵产生的衍生指标（特异度、敏感度、F1、ppv、npv等）

精确率、召回率、F1、AUC和ROC曲线评价指标的区别和联系

混淆矩阵、精确率、召回率、F1值、ROC曲线、AUC曲线

敏感性、特异性，查准率、查全率

敏感性和特异性的理解笔记

敏感性Sensitivity和特异性Specificity的说明

敏感性与特异性、查准率和查全率

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

精确率、召回率、F1、AUC和ROC曲线（这是重点推荐）

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）

药物敏感性评价指标

准确率，召回率，F1 值、ROC，AUC、mse，mape 评价指标

准确率，召回率，F1 值、ROC，AUC、mse,mape评价指标

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

第八章性能度量（混淆矩阵，准确率，精确度，敏感度，特异度，F1 score）

查全率（Recall），查准率（Precision），灵敏性（Sensitivity），特异性（Specificity），F1，PR曲线，ROC，AUC的应用场景

准确率、精确率、召回率、F1值、ROC/AUC整理笔记

准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC

准确率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线、PR曲线基本概念

机器学习指标：准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线

Recall（召回率） Precision（准确率） F-Measure E值 sensitivity（灵敏性） specificity（特异性）漏诊率误诊率 ROC AUC

敏感性、特异性、假阳性、假阴性（sensitivity and specificity）

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)

(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

评价指标(精准率、召回率、f1、macro f1、micro f1、weighted f1)

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