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

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