소면 기계 학습 기준 - (정확도, 정밀도, 리콜 토론) - 코드 세계

소면 기계 학습 기준 - (정확도, 정밀도, 리콜 토론)

기타 2020-02-15 00:47:11 독서 시간: null

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출처www.cnblogs.com/cookbook/p/12310262.html

소면 기계 학습 기준 - (정확도, 정밀도, 리콜 토론)

평가 기준 맵 표적 탐지, 정밀도 리콜 정확도

이진 분류 기계 학습 모델 정확도 (정밀), 리콜 (회수), F 값 (F-측정) 학습을위한

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

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

정확도, 리콜, 속도 및 정밀 댓글 (필기 노트) 오류

참고 --classification_report 및 기계 정밀 / 리콜 / 플로리다 값을 학습

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

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