准确率、精确率(查准率)、召回率(查全率)、F1值、ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切,所以在了解这些评价指标之前,...
这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆(也就是一个class被预测成另一个class)。 假设有一个用来对猫(cats)、狗 机器学习之“查准率”、“查全率”、“F1-Score”、“ROC”、“混淆矩阵”的定义 是混淆矩阵2、怎么计算混淆矩阵一、查准率(precision)、查全率(precision)、F1对于二分类问题,可根据样...
A.准确率是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率B.查全率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率C.正确率、查全率和F值取值都在0和1之间,数值越接近0,查准率或查全率就越高D.为了解决准确率和查全率冲突问题,引入了F1分数相关...
百度试题 结果1 题目以下哪些指标可以用于衡量分类模型的性能? A. 准确率 (Accuracy) B. F1值 C. 查准率(Precision) D. 查全率(Recall) 相关知识点: 试题来源: 解析 ABCD 反馈 收藏
准确率、精确率(查准率)、召回率(查全率)、F1值、ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切,所以在了解这些评价指标之前,...