20191204——机器学习复习逻辑回归的评估方法
精确率和召回率
混淆矩阵
精确率:
在预测结果为正列样本,真实为正的概率
召回率:
真实样本为真,预测结果为真的概率
ROC曲线和AUC指标
TPR就是召回率
FPR什么都不是
AUC只能用来二分类
AUC非常适合评价样本不均衡的性能
AUC就是ROC曲线的面积
精确率和召回率
混淆矩阵
精确率:
在预测结果为正列样本,真实为正的概率
召回率:
真实样本为真,预测结果为真的概率
ROC曲线和AUC指标
TPR就是召回率
FPR什么都不是
AUC只能用来二分类
AUC非常适合评价样本不均衡的性能
AUC就是ROC曲线的面积