文件名称:
机器学习基础概念：查准率、查全率、ROC、混淆矩阵、F1-Score 机器学习实战：分类器
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文件大小: 103kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-21
详细说明：机器学习：基础概念查准率、查全率F1-Score、ROC、混淆矩阵机器学习实战：分类器性能考核方法：使用交叉验证测量精度性能考核方法：混淆矩阵精度和召回率ROC曲线训练一个随机森林分类器，并计算ROC和ROC AUC分数
查准率、查全率
对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例TP、假正例FP、真反例TN、假反例FN四种，令TP、FP、TN、FN分别表示其对应的样例数，则显然有TP+FP+TN+FN=样例总数，分类结果的“混淆矩阵”为：
查准率P：
p=TPTP+FP
p=\frac{TP}{TP+FP}
p=TP+FPTP
查全率R：
R=TPTP+FN
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