在机器学习中，性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键，性能指标根据问题不同，主要分为：回归类性能指标和分类性能指标
在这里，我们测量目的主要在于预测是否准确地将所讨论的实例进行分类。
准确率是使用的最普遍的，也是最直观的性能指标
从定义中可以看出，精确率代表的是：在所有被分类为正例的样本中，真正是正例的比例
ROC曲线的全称叫做Receiver Operating Characteristic，常常被用来判别一个分类器的好坏程度
机器学习评估与度量指标 -from周志华《机器学习》 1.1机器学习基本概念 这里的内容主要包括：性能度量、比较检...
在机器学习中，性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键，性能指标根据问题不同，主要分为：回归类性能指标和...
机器学习度量指标 分类评估指标 TN TP FN FP TP：预测为正向（P），实际上预测正确（T），即判断为正向...
1. 混淆矩阵 常用术语：True positive（TP）：被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分...
对机器学习模型的泛化性能进行评估，通常需要衡量模型的泛化能力，也就是性能度量。常见的性能度量指标包括：准确率，查准...
前言 在机器学习中要考察选择模型的优劣，需要对模型的泛化能力进行评估，这就是性能度量。本篇文章主要介绍分类、回归以...
前一篇文章介绍了机器学习的基本过程，然后讨论了如何对机器学习项目设置期望的问题。我们了解到，度量准确率的指标可以有...
算法时间度量指标 一个算法所实施的操作数量或步骤数可作为独立于具体程序/机器的度量指标哪种操作跟算法的具体实现无关...
Metric:辅助度量指标 辅助度量指标(Metric) 不是固定的。
拉分支到全量部署时间 最后一次代码提交到全量部署的时间
本文标题：机器学习的度量指标
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