二分类模型评价指标

本文深入解析了机器学习中常用的评估指标,包括精确率、召回率、虚警率和漏警率等,同时介绍了ROC曲线及AUC的概念,帮助读者全面理解模型性能评估的重要性。

1. 分类情况:

准确率 - accuracy
精确率 - precision

 

 

 精确率(Precision): 预测为正类样本中真正为正类样本的比例【越高越好】

召回率(Recall):预测为正类样本被正确分类的比例【越高越好】

虚警率(False alarm:负类样本被(预测)分为正类样本在所有负类样本中的比例【越低越好】

 

漏警率表示(Missing alarm表示正类样本被(预测)分为负类样本在所有正类样本的比例【越低越好】

 

 

2. roc曲线

3 AUC(Area under Curve)

其他评估指标

 

 

 

 

参考:

https://blog.youkuaiyun.com/chenchen1127/article/details/79744010

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10511694.html

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值