ML:分类预测问题中评价指标(ER/混淆矩阵P-R-F1/ROC-AUC/RP/mAP)简介、使用方法、代码实现、案例应用之详细攻略
生活随笔
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ML:分类预测问题中评价指标(ER/混淆矩阵P-R-F1/ROC-AUC/RP/mAP)简介、使用方法、代码实现、案例应用之详细攻略
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目录
分类预测的简介
分类预测问题中评价指标(ER/ROC-AUC/P-R-F1/RP/mAP)简介
ER:误分类率Error Rate—最初不考虑代价——引进CM解决(欺诈检测、癌症检测等案例)
总结
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