人工智能-分类模型-评估指标(一):混淆矩阵【准确率=所有预测正确的样本/总的样本、精确率=将正类预测为正类/所有预测为正类、召回率=将正类预测为正类/所有真正的正类、F1-Measure】

Love The Way You Lie 2023-10-01 12:07 16阅读 0赞

发表评论

表情:
评论列表 (有 0 条评论,16人围观)

还没有评论,来说两句吧...

相关阅读

    相关 新增样本失败

    新增正样本失败 在机器学习和深度学习领域中,数据是至关重要的。对于训练一个有效的模型来说,需要大量高质量的数据,特别是正样本,它们用于标识我们希望识别的对象或事件。但是,在实

    相关 人工智能-分类模型-评估指标):混淆矩阵准确率=所有预测正确样本/样本精确=预测/所有预测召回=预测/所有真正F1-Measure

    机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的工作。 在分类型模型评判的指标中,常见的方法有如下三种: 混

    相关 工具之RegexUtils(则工具)

    正则表达式,相信接触过编程的人都知道,但是大部分人应该是每次用的时候现找,但对其语法应该只是一知半解,如果乘客们想要更好地了解正则,那么老司机也可以再另起一篇介绍正则中比较重要