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深度学习分类常见评价指标:accuracy recall precision specificity sensitivity AUC ROC 曲线

深度学习分类时常用到以下指标,这里做一个总结:首先介绍一些指标的定义:(1)若一个实例是正类,但是被预测成为正类,即为真正类(True Postive TP)(2)若一个实例是负类,但是被预测成为负类,即为真负类(True Negative TN)(3)若一个实例是负类,但是被预测成为正类,即为假正类(False Postive FP)(4)若一个实例是正类,但是被预测成为负类,即为假负类(False Negative FN)这四个部分可以构成一个混淆矩阵: ...

2020-05-22 12:00:49

机器学习技法8-Adboost算法

注:本文转载自:https://blog.csdn.net/weixin_30641999/article/details/98417986仅作学习交流使用。文章中所有的图片均来自台湾大学林轩田《机器学习技法》课程。笔记原作者:红色石头微信公众号:AI有道上节课主要开始介绍Aggregation Models,目的是将不同的hypothesis得到的gtgt集合起来,利用集体智慧得到...

2020-02-14 16:26:16

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2020-01-15 10:54:37

python数组[...,1]的用法

记录一下数组[...,1]所表达的意思例如一个数组:C = np.arange(240).reshape(10,8,3)输出C>>> carray([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11], [ 12, ...

2019-12-16 20:14:30
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