2. 精确率Precision = 阳性预测值PPV 3. 假正例FPR = 1 - 特异性Specificity 4. F1 = 1/P + 1/R = 2*P*R/(P+R) 5. 约登指数YoudenIndex = 敏感性Sensitivity + 特异性Specificity −1 1. 2. 3. 4. 5. 在机器学习中,通常只关心「正例」的识别情况,对应的指标为精准率P、召回率R、综合指...
main.py为绘制混淆矩阵和计算其他指标的代码,我们需要注意一下这里,修改成自己的模型类的名称。 from model import lenet#自己模型类的名字叫啥,这个lenet就改成啥,#举例,如果是alexnet,就改成from model import alexnet#模型代码放入model.py文件中自己模型类的名称,自行查看class后面,我这里是lenet main.py impo...