1、分类结果混淆矩阵 对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与学习期预测类别的组合划分为真正例(True Positive),假正例(False...
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二战周志华《机器学习》-PR曲线和ROC曲线
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分类器性能度量指标-ROC、AUC、查准率、查全率与F1查准率、查全率和F1 差准率：P=TP/TP+FP (预测结果和真实结果都为正的样本占总的预测结果为正的样本的比例 查全率：R=TP/TP+FP...
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机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率同见博客：http://zhwhong.cn/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/(对La...
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