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

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

기타 2021-01-26 23:41:10 독서 시간: null

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

Python은 분류 문제의 평가 지수(정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 값, Kappa 지수)를 계산합니다.

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

일부 알고리즘의 정확도, 정밀도, 재현율 및 F 값

yolov5 평가 지표의 정밀도 및 재현율 구현에 대해

리콜 (회수), 정밀 (정밀), 감도 (감도), 특이성 (특이성), F1, PR 곡선 ROC, AUC 애플리케이션 시나리오

python: 다중 분류-혼란 행렬 계산 혼란 행렬, 정밀도, 재현율, f1 점수 점수

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

NER 개체 명 인식 평가 레벨 엔티티 - 레벨 정밀도, 소환 및 F1 값

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

PytorchCNN 프로젝트 구축 7 --- 딥 러닝 모델 평가 지수 정확도, 정밀도, 재현율, ROC 곡선

기계 학습을위한 공통 평가 지표 : ACC, AUC, ROC 곡선

推荐系统-排序算法：常用评价指标：NDCG、MAP、MRR、HR、ILS、ROC、AUC、F1等

(RPM) 기계 학습 성과 지표는 일반적으로 정확도, 정밀도, 리콜, ROC, F 점수에 사용되는 등 이러한 것들이 있습니까?

, 정밀, 리콜, ROC, F 점수와 일반적인 성능 측정 정확도를 학습 기계 때문에 이런 일이?

[] Tf.keras는 F1 점수, 정밀도, 소환 및 다른 메트릭을 달성

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

5.2 Показатели оценки классификатора - точность, прецизионность, отзывчивость, F1, Fβ, AUC и ROC.

평가 기준 맵 표적 탐지, 정밀도 리콜 정확도

성능 평가 4 f1_score F1 값

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

리콜, AUC, ROC 모델 평가 지수 필수

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

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

(딥러닝) 정밀도와 재현율의 기본 개념

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

xgboost 사용자 지정 평가 함수 : 다중 카테고리 F1 매크로 2020-09-24

정확도의 비교 및 PR 및 AUC 곡선의 한계

Alchemy : SPIC의 2020 년 풍력 터빈 비정상 데이터 식별 및 청소 기준 f1 = 0.858 공유

통계 AUC 및 ROC 곡선

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