文件名称:
Spark Mllib 下的决策树二元分类 —— 网站分类(2)
开发工具:
文件大小: 185kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-21
详细说明：模型评估
在上一章节的末尾我们提到过模型的评估，那时只是简单的求了一下百分比，那种方式只能粗略的反映模型的准确率，针对二元分类算法，我们有AUC（Area under the Curve of ROC）即ROC曲线下的面积来评估模型的好坏在计算AUC之前应该先理解下面的几个概念：
/
真
假
阳
TP
FP
阴
TN
FN
真阳性 True Positives ( TP ): 预测为 1 ,实际为 1.
假阳性 False Positives ( FP ): 预测为 1 ,实际为 0.
真阴性 True Negatives ( TN ): 预测为 0 ,实际为 0.
假
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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