实习点滴（11）--TensorFlow快速计算“多分类问题”的混淆矩阵以及精确率、召回率、F1值、准确率
在机器学习中，我们会利用一些指标（混淆矩阵、精确率、召回率、F1值、准确率）来判断我们模型的好坏，从而改进优化模型。下面介绍如何在TensorFlow下快速计算这些指标。 1、混淆矩阵 confusion_matrix = tf.contrib.me...
机器学习性能指标精确率、召回率、F1值、ROC、PRC与AUC
精确率、召回率、F1、AUC和ROC曲线都是评价模型好坏的指标,那么它们之间有什么不同，又有什么联系呢。下面让我们分别来看一下这几个指标分别是什么意思。 针对一个二分类问题，将实例分成正类(postive)或者负类(negative)。但是实际中分类时，会出现四种情况. (1)若一个实例是正类...
机器学习性能指标精确率、召回率、F1值、ROC、PRC与AUC--周振洋
机器学习性能指标精确率、召回率、F1值、ROC、PRC与AUC 精确率、召回率、F1、AUC和ROC曲线都是评价模型好坏的指标,那么它们之间有什么不同，又有什么联系呢。下面让我们分别来看一下这几个指标分别是什么意思。 针对一个二分类问题，将实例分成正类...
模型评价指标——精确率，准确率，召回率，F1值
自然语言处理(NLP),机器学习(ML),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标...
准确率，召回率，F1 值、ROC，AUC、mse,mape评价指标
在机器学习、数据挖掘领域，工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。 1.准确率P、召回率R、F1 值 定...
准确率、召回率、F1值、ROC、AUC的比较
基础概念及计算： F值是P和 R的调和平均： 1/F1=1/2*(1/P+1/R) => F1 = （2*P*R）/(P+R); 加权调和平均：F(β)=[（1+β^2)*P*R] / [(β^2*P)+R] β=1，退化为F1，β>1,R更重要；...
机器学习性能指标精确率、召回率、F1值、ROC、PRC与AUC
精确率、召回率、F1、AUC和ROC曲线都是评价模型好坏的指标,那么它们之间有什么不同，又有什么联系呢。下面让我们分别来看一下这几个指标分别是什么意思。 针对一个二分类问题，将实例分成正类(postive)或者负类(negative)。但是实际中分类时，会出现四种情况. (1)若一个实例是正类...
在pytorch中计算准确率,召回率和F1值的操作
这篇文章主要介绍了在pytorch中计算准确率,召回率和F1值的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
准确率，召回率，F1 值、ROC，AUC、mse,mape评价指标
在机器学习、数据挖掘领域，工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。1.准确率P、召回率R、F1值定义准确率（Pr...
混淆矩阵、准确率、精确率/查准率、召回率/查全率、F1值、ROC曲线的AUC值
准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）、F1值、ROC曲线的AUC值，都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标（evaluationmetrics），而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关，前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到，AUC值则要通过ROC曲线进行计算，而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩...