相关阅读
相关 机器学习中的评价指标 (acc/precision/recall/F1/ROC/PR) 与相关接口 (sklearn)
准确率 Accuracy 精确率 Precision 召回率 Recall F1（综合Precision与Recall） ROC曲线 PR曲线 转载于:htt
拼搏现实的明天。相关 【机器学习（9）】分类模型的常用评价指标：准确率Accuracy、查准率Precision、查全率Recall、图形面积AUC
模型评价：分类模型的常用评价指标 1） 基本指标：误差率 指标解释：错分类样本占总样本的比例 2） 基本指标：准确率 指标解释：
野性酷女相关 Python 深度学习目标检测评价指标 ：mAP、Precision、Recall、AP、IOU等
目标检测评价指标： 准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP）
相关 目标检测评价标准（mAP, 精准度(Precision), 召回率(Recall), 准确率(Accuracy),交除并（IoU））
1. TP , FP , TN , FN定义 TP（True Positive）是正样本预测为正样本的数量，即与Ground truth区域的IoU>=thres
左手的ㄟ右手相关 信息检索的评价指标(Precision, Recall, F-score, MAP)
之前写过一篇blog叫做机器学习实战笔记之非均衡分类问题：[http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/38666699]
相关 recall和precision的理解
假设一共有10篇文章，里面4篇是你要找的。根据你某个算法，你认为其中有5篇是你要找的，但是实际上在这5篇里面，只有3篇是真正你要找的。 那么你的这个算法的precision是
相关 机器学习评价标准，precision与recall通俗理解
recall与precision区别： （1）recall，召回率又名查全率，与漏报率有关，（漏报率，FN，即错误的预测为负样本，换句话说，将实际为正的样本预测为负），详情参
迷南。相关 class average accuracy, accuracy ,precision ,recall 机器学习基础评价标准
这几个评价标准非常容易弄混与想当然。认真看哈，很重要。 对于室内场景，或者是任何带类别的识别任务，都会有class average accuracy. 大家想当然的翻译成类平
怼烎@相关 深度学习中的参数：recall precision mAP
[http://tarangshah.com/blog/2018-01-27/what-is-map-understanding-the-statistic-of-choice
相关 Precision、Recall、F-measure、ROC曲线、AUC理解
首先，在试图弄懂AUC和ROC曲线之前，一定，一定要彻底理解混淆矩阵的定义！！！ 混淆矩阵中有着Positive、Negative、True、False的概念，其意义如下：
红太狼
还没有评论，来说两句吧...