机器学习--准确率、精确率、召回率、F1、ROC、AUC
准确率就是所有预测正确的占总的比重,即(TP+TN)/(TP+FP+FN+TN)精确率(Precition)是指在所有系统判定“真”的样本中,确实是真的占比,即TP/(TP+FP)召回率(Recall)是指在所有确实为真的样本中,被判定为“真的”占比,即TP/(TP+FN)TPR的定义和召回率是一样的FPR就是指所有确实为“假”的样本中,被误判为真的样本,即TP/(TP+TN)...
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2019-06-26 16:55:42 ·
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