查准率,查全率,F1 分数 假设现在你需要识别猫的图片,并且你已经开发出了 A 和 B 两个分类器.评估你的分类器的方式是观察他的查准率(precesion)和查全率(recall) ?
本篇博客可能会继续更新 最近在文献中经常看到precesion,recall,常常忘记了他们的定义,在加上今天又看到评价多标签分类任务性能的度量方法micro F1score和macro F2score
AUC指标与precesion/recall/F1评估模型的手段有何区别,什么情况下应该用哪一种? AUC是Area under Curve,曲线下面积。这个曲线横纵坐标分别为TPR和FPR.
Precesion, Recall, F1Score f. ROC, AUC D. 数据处理和向量模型空间的构建 a. 文本标注 b. Bagging & Boosting c.
深度学习,推导反向传播算法,知道什么激活函数,不用激活函数会怎么样,ROC与precesion/recall评估模型的手段有何区别,什么情况下应该用哪一种?深度学习如何参数初始化?
printf("%*d", 8+1, -3); c)[.precesion] 有以下4种情况: 缺省 对于f |e|E格式,表示小数点后输出6位小数,对于g |G格式,表示最多输出6位有效数字
作为保险销售人员,只需要关心在模型预测下会买保险的人中有多少真正会买保险,这是精准营销的精确度(Precision);因此,在这样的业务背景中,应该着重分析模型的Precesion,而不是Accuracy
Precesion, Recall, F1Score f. ROC, AUC E. 工具及语言 a. Python,Java,C#类比及对比 b.
深度学习,推导反向传播算法,知道什么激活函数,不用激活函数会怎么样,ROC 与 precesion/recall 评估模型的手段有何区别,什么情况下应该用哪一种?深度学习如何参数初始化?
metrics.recall_score(test_y,y_pred)) print ('F1-score: %.4f' %metrics.f1_score(test_y,y_pred)) print ('Precesion...train-auc:1 [3] train-auc:1 [4] train-auc:1 AUC: 1.0000 ACC: 1.0000 Recall: 1.0000 F1-score: 1.0000 Precesion
第四步,是跑算法,通常情况下,我会把所有能跑的算法先跑一遍,看看效果,分析一下precesion/recall和f1-score,看看有没有什么异常(譬如有好几个算法precision特别好,但是recall
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