기계 학습을위한 공통 평가 지표 : ACC, AUC, ROC 곡선 - 코드 세계

기계 학습을위한 공통 평가 지표 : ACC, AUC, ROC 곡선

기타 2020-10-19 19:22:22 독서 시간: null

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출처blog.csdn.net/shiaiao/article/details/108936801

기계 학습을위한 공통 평가 지표 : ACC, AUC, ROC 곡선

통계 AUC 및 ROC 곡선

ROC 곡선 AUC 값

기계 학습 참고 사항(6) 분류 평가 지수, 혼동 행렬, 정밀도 비율, 재현율, PR 곡선, ROC 곡선

평가의 일반적인 유형의 기계 학습 : 정확도 레이트 (정밀), 리콜 (회수), F 값 (F-측정), ROC 곡선 AUC, 정확성 (정밀도)

ROC 및 AUC 계산, sklearn.metrics roc_curve, precision_recall_curve, auc, roc_auc_score, 다중 레이블 분류 ROC 곡선 그리기

ROC 곡선을 그리기

5.2 분류기의 평가 지표-정확성, 정밀도, 재현율, F1, Fβ, AUC 및 ROC

기계 학습을 위한 평가 지표

예 [참고 기계 학습] ROC 곡선 파이썬을 그려

단순 기계학습 평가지표(acc,recall,precision,F1,fusionmatrix,

딥러닝 이론 - Python 임포트 라이브러리 및 함수, 두 가지 평가 지표(Top-5 오류율 및 Top-1 오류율), ROC 곡선 및 AUC 개념

리콜, AUC, ROC 모델 평가 지수 필수

기계 학습 모델 장단점의 평가 지표: 혼동 행렬, PR 곡선 및 평균 정확도(코드 구현 포함)

[머신러닝 실습] 분류 알고리즘 평가를 위한 ROC 곡선 그리기(다중 모델 비교)

【ROC + AUC】

PR 곡선 및 ROC 곡선 그리기

정확도의 비교 및 PR 및 AUC 곡선의 한계

기계 학습 분류 문제에 대한 평가 지표

기계 학습 분류 모델에 대한 평가 지표

Python은 평균 ROC 곡선을 그리는 로지스틱 회귀 모델을 구축합니다.

[머신러닝] AUC-ROC 곡선 이해

기계 학습의 공통 평가 방법

AUC는, ROC는 내가 가장 철저한 설명 참조

컴퓨터 비전 모델에 대한 공통 평가 지표

기계 학습과 관련된 일반적인 평가 지표

기계 학습 (A) : 모델 평가 지수

Sklearn.metrics 평가 방법에 기재 (accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix, classification_report)

"기계 학습"(조우 지와) 연구 노트 --- 모델 평가 및 선택

sklearn-- 로지스틱 회귀, ROC 곡선 곡선 KS

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