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机器学习中对于模型正确率的预估.在机器学习中模型的好坏的评估可以从几个指标入手：.精确率和召回率是对于分类任务来说的.用P代表我们预测的正类，N代表我们预测的负类，T代表真正的正类，F代表真正的负类.精确率(将正类样本预测成正类样本的个数...
Precision，Recall，F1score，Accuracy四个概念容易混淆，这里做一下解释。假设一个二分类问题，样本有正负两个类别。那么模型预测的结果和真实标签的组合就有4种：TP，FP，FN，TN，如下图所示。这4个分别表示：实际为正样本你预测为正...
文章目录混淆矩阵ROCAOUPRCF1-Score多分类的F1-Score选择指标ROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器的优劣。混淆矩阵其中，TP(真正，TruePositive)表示真正结果为正例，预测结果也是正例；FP(假正，FalsePositive)表示真实结果为负...
举一个癌症筛查的例子，例如真实的癌症比例为5%，也就是说100人中，有5个人患有癌症，95个人健康。如果我们建立一个模型，帮助医生建模去做癌症诊断。这个模型很简单，它只会输出‘健康’，而不会输出‘癌症…
在看到的几个项目中都是用AUC来评价分类器的好坏，而不是使用精确率，召回率，F1值，请问这是什么原因呢…
目标检测中常用的性能评价指标有Precision，Recall和F1score。当面对不同的任务时，该如何提高recall和precision？思考：对于Precision值，其代表的是你所预测出来准确结果占所有预测结果的准确性，对于Recall…
如何判断模型的效果呢？假设训练了很多次后，在写进论文的时候，是报告最好的一次结果吗？还是报告这些结果…显示全部关注者231被浏览54,120关注问题写回答邀请回答好问题16添加评…
通常来说，F1Score是最重要的指标，为了让F1Score最大化，通常需要调整权衡Precision与Recall的大小，让两者达到近似，此时F1Score是最大的但是F1Score大，不代表模型就好。因为结合工程实际来说，不同场景不同需求下，对P/R会有不同的
机器学习中对于模型正确率的预估.在机器学习中模型的好坏的评估可以从几个指标入手：.精确率和召回率是对于分类任务来说的.用P代表我们预测的正类，N代表我们预测的负类，T代表真正的正类，F代表真正的负类.精确率(将正类样本预测成正类样本的个数...
Precision，Recall，F1score，Accuracy四个概念容易混淆，这里做一下解释。假设一个二分类问题，样本有正负两个类别。那么模型预测的结果和真实标签的组合就有4种：TP，FP，FN，TN，如下图所示。这4个分别表示：实际为正样本你预测为正...
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举一个癌症筛查的例子，例如真实的癌症比例为5%，也就是说100人中，有5个人患有癌症，95个人健康。如果我们建立一个模型，帮助医生建模去做癌症诊断。这个模型很简单，它只会输出‘健康’，而不会输出‘癌症…
在看到的几个项目中都是用AUC来评价分类器的好坏，而不是使用精确率，召回率，F1值，请问这是什么原因呢…
目标检测中常用的性能评价指标有Precision，Recall和F1score。当面对不同的任务时，该如何提高recall和precision？思考：对于Precision值，其代表的是你所预测出来准确结果占所有预测结果的准确性，对于Recall…
如何判断模型的效果呢？假设训练了很多次后，在写进论文的时候，是报告最好的一次结果吗？还是报告这些结果…显示全部关注者231被浏览54,120关注问题写回答邀请回答好问题16添加评…
通常来说，F1Score是最重要的指标，为了让F1Score最大化，通常需要调整权衡Precision与Recall的大小，让两者达到近似，此时F1Score是最大的但是F1Score大，不代表模型就好。因为结合工程实际来说，不同场景不同需求下，对P/R会有不同的
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