2023年12月20日
分类模型评估（混淆矩阵, precision, recall, f1-score）的原理和Python实现
摘要： 混淆矩阵 当我们已经获取到一个分类模型的预测值，可以通过不同指标来进行评估。 往往衡量二分类模型是基于以下的混淆矩阵概念： True Positive：真实值为正、预测值为正（真阳性） False Positive：真实值为负、预测值为正（假阳性） False Negative：真实值为正、预测值为 阅读全文
posted @ 2023-12-20 14:14 落魄统计佬 阅读(116) 评论(0) 推荐(0) 编辑