5.2分類子の評価指標-精度、適合率、再現率、F1、Fβ、AUC、ROC - コードワールド

5.2分類子の評価指標-精度、適合率、再現率、F1、Fβ、AUC、ROC

その他 2021-01-26 23:41:07 訪問数: null

NoSuchKey

おすすめ

転載: blog.csdn.net/weixin_46649052/article/details/112750040

5.2分類子の評価指標-精度、適合率、再現率、F1、Fβ、AUC、ROC

分類問題の評価指標（精度、精度、再現率とF1値、カッパ指数）をPythonで計算

分類指標: 正解率、正解率、再現率、F1 スコアおよび ROC、AUC、マクロ平均、加重平均

【深層学習におけるモデル評価指標のまとめ（混同行列、再現率、精度、F1、AUC面積、ROC曲線、ErrorRate）】

評価指標の一般的な説明: 精度、精度、再現率、F1 スコアとは何ですか

機械学習ノート (6) 分類評価指標、混同行列、適合率、再現率、PR 曲線、ROC 曲線

PytorchCNNプロジェクトの構築7 ---深層学習モデルの評価指標精度、適合率、再現率、ROC曲線

2 つの分類指標精度、再現率、精度、F スコア、TPR、FPR、MCC

機械学習-混同行列、適合率、再現率、精度、F1スコアの使用

評価指標] [/ AUC曲線のROC分類混同行列と評価指標

yolov5評価指標の適合率と再現率の導入について

簡易機械学習評価指標における分類評価指標（acc、recall、precision、F1、fusion matrix、

混淆矩阵、精确率、召回率、F1值、ROC曲线、AUC曲线

python：多分類 - 混同行列の計算construction_matrix、精度、再現率、f1スコアスコア

正解率（精度）、リコール（想起）、F値（F値）、ROC曲線、AUC、精度（精度）：評価の一般的なタイプの機械学習

分類指標: 正解率、正解率、再現率、F1 スコアおよび ROC、AUC、マクロ平均、加重平均

分類指標: 正解率、正解率、再現率、F1 スコアおよび ROC、AUC、マクロ平均、加重平均

分類指標: 正解率、正解率、再現率、F1 スコアおよび ROC、AUC、マクロ平均、加重平均

分類指標: 正解率、正解率、再現率、F1 スコアおよび ROC、AUC、マクロ平均、加重平均

分類指標: 正解率、正解率、再現率、F1 スコアおよび ROC、AUC、マクロ平均、加重平均

NER名前付きエンティティ認識、評価レベルエンティティレベル、精度、再現率とF1値

【機械学習】分類アルゴリズムの評価指標まとめ（2023年最新仕上げ）キーワード：Accuracy、Precision、Recall、Micro F1、PR、ROC、MCC、Cohen's kappa

[] Tf.keras F1スコア、精度、再現率と他のメトリックを実現

一部のアルゴリズムの精度、適合率、再現率、およびF値

評価指標の一般的な説明: 精度、精度、再現率、F1 スコアとは何ですか

分類問題の評価指標：マルチカテゴリ[Precision、micro-P、macro-P]、[Recall、micro-R、macro-R]、[F1、micro-F1、macro-F1]

ROC / AUCコードテンプレートの混同行列[]分類コードテンプレートの評価指標

分類指標の正解率、AUCROC

機械学習の一般的な評価指標：ACC、AUC、ROC曲線

機械学習ノート-IOU、適合率、再現率、Fスコア

おすすめ

ランキング

Java Process Control 02（高度なスキャナーの使用）

STM32でのブートモードに関する基礎研究

第1章はじめに-Androidコードの最初の行

sklearn.preprocessing.StandardScalerデータの標準化

バブルソートアルゴリズムのJavaの8つのソート

Lambkit 0.3.1リリース、問題の一部を修正

C＃の - ジェネリック、共変インバータ

Shift operation skills

Elasticsearch-環境を構築します

TOFカメラの国内と海外の統計パラメータの比較分析

アーカイブ

もっと

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)