Tensorflow2.0之绘图：分类问题的准确率、精确率、召回率、ROC曲线以及曲线下面积 - 代码天地

Tensorflow2.0之绘图：分类问题的准确率、精确率、召回率、ROC曲线以及曲线下面积

其他 2020-03-15 14:21:45 阅读次数: 0

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Tensorflow2.0之绘图：分类问题的准确率、精确率、召回率、ROC曲线以及曲线下面积

精确率、召回率、准确率与ROC曲线

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

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

机器学习评价指标-召回率（Recall）精确率（Precision）准确率（Accuracy）ROC曲线和AUC值

机器学习模型准确率，精确率，召回率，F-1指标及ROC曲线

牢记分类指标：准确率、精确率、召回率、F1 score以及ROC

分类指标：准确率、精确率、召回率、F1 score以及ROC、AUC、宏平均、加权平均

分类评估方法：精确率与召回率。ROC曲线与AUC指标、ROC曲线图绘制。

精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线

准确率、精确率、召回率、P-R曲线

机器学习之性能度量指标——决定系数R^2、PR曲线、ROC曲线、AUC值、以及准确率、查全率、召回率、f1_score

准确率/精确率/召回率

召回率、准确率与精确率

精确率、准确率、召回率

如何理解召回率、精确率以及准确率？

分类算法评估指标精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线

机器学习指标：准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线

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

真假正负例、混淆矩阵、ROC曲线、召回率、准确率、F值、AP

分类器MNIST交叉验证准确率、混淆矩阵、精度和召回率（PR曲线）、ROC曲线、多类别分类器、多标签分类、多输出分类

准确率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线、PR曲线基本概念

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）

实习点滴（11）--TensorFlow快速计算“多分类问题”的混淆矩阵以及精确率、召回率、F1值、准确率

机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线

机器学习&&深度学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线

机器学习：准确率（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-Measure）、ROC曲线、PR曲线

Datawhale《深度学习-NLP》Task1-NLP-召回率、准确率、ROC曲线、AUC、PR曲线学习理解

准确率、精确轨、召回率等

二分类相关评估指标（召回率、准确率，精确率，F度量，AUC和ROC）

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