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数据挖掘之模型评估（AUC和F-measure）

其他 2018-09-16 18:08:55 阅读次数: 0

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数据挖掘之模型评估（AUC和F-measure）

机器学习评估指标：Precision、recall、F-measure、Accuracy、ROC曲线和AUC

机器学习中常见的评估指标：Precision、recall、F-measure、Accuracy、ROC曲线和AUC

AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy

机器学习常见评价指标：AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy（转）

02_混淆矩阵、准确率（Accuracy）、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) +Roc曲线和PR曲线+sklearn中分类模型评估API+ 自己补充整理

F-measure的简单理解

【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

性能度量：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)；P-R曲线；ROC；AUC

4.模型评估之ROC和AUC

深度学习评估-准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)计算代码

显著性目标检测模型评价指标（三）——F-measure

数据挖掘（六）模型评估 Precision，Recall 和 F1Score

数据挖掘-模型评估

数据挖掘：模型评估

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）

模型评估指标 AUC 和 ROC

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

数据挖掘中的模型评估

数据挖掘项目--模型评估

数据挖掘：模型状态评估

数据挖掘算法和实践（十九）：特征工程/模型评估

【技术分享】机器学习模型评估之通俗理解AUC

模型评价 - 召回率(Recall)、精确率(Precision)、F1 值(F-Measure)、准确率（Accuracy）的原理与 Python 代码实现

针对二元分类机器学习模型中的准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)的学习

推荐算法中模型评估标准——AUC和 NE

模型评估：K-S值和AUC的区别

模型评估（二）—— ROC, AUC, 和ROC曲线绘制过程

模型评估:ROC曲线的绘制和AUC的计算

模型评估【PR|ROC|AUC】

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