2019年6月14日
机器学习ROC图解读
摘要： 1. 分类器评估指标 对于二分类问题，可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为：真正例（True Positive，TP）：真实类别为正例，预测类别为正例。假正例（False Positive，FP）：真实类别为负例，预测类别为正例。假负例（False Negative，FN）：真实类别为正例， 阅读全文
posted @ 2019-06-14 15:15 狐狸已化妖 阅读(3835) 评论(0) 推荐(1) 编辑