機器學習P-R曲線的繪製
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2018年11月10日 10:04:23 倒懸思考的人 閱讀數:8 標籤: 機器學習
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YOLOV3實戰5:利用三方工具繪製P-R曲線
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機器學習演算法簡介和程式碼(P&R語言)
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機器學習中的評價指標--1[F,P,R]
機器學習中的評價指標 關於這一部分,我將在遇到的時候,進行簡要的說明和介紹,之講解最重點的部分,其它的可以查閱相關文獻和博主的文章。 1.關於 P、R 值 這應該是機器學習中最常用的兩個統計量了,我們要計算它,無非就要計算混淆矩陣,最簡化的版本是下面的4項版本
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分類 TP:正例預測正確的個數 FP:負例預測錯誤的個數 TN:負例預測正確的個數 FN:正例預測錯誤的個數 準確率(accuracy) 精確率(precision) 描述的是在所有預測出來的正例中有多少是真的正例 準確率與精確率的區別: 在正負樣本不平衡的情況下,準確率這個評價指標
py2.7 : 《機器學習實戰》 Adaboost 2.24號:ROC曲線的繪製和AUC計算函式
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