AUC

机器学习-Confusion Matrix混淆矩阵、ROC、AUC sklearn中 F1-micro 与 F1-macro区别和计算原理

本文整理了关于机器学习分类问题的评价指标——Confusion Matrix、ROC、AUC的概念以及理解。 […]

评价指标是针对同样的数据，输入不同的算法，或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。 […]

一、混淆矩阵 T和F代表是否预测正确，P和N代表预测为正还是负这个图片我们见过太多次了，但其实要搞清楚我们的 […]

混淆矩阵、准确率、召回率、ROC曲线、AUC 假设有一个用来对猫（cats）、狗（dogs）、兔子（rabbi […]

混淆矩阵介绍这些概念之前先来介绍一个概念：混淆矩阵（confusion matrix）。对于 k 元分类，其 […]

已迁移到我新博客，阅读体验更佳基于sklearn的分类器实战完整代码实现见github：click me 一 […]

文章从模型评估的基本概念开始，分别介绍了常见的分类模型的评估指标和回归模型的评估指标以及这些指标的局限性。部分 […]

Kaggle实战之二分类问题 0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. […]