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冬色
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2019年2月21日
机器学习复习:模型评估指标
摘要: 分类指标 精确率和召回率:多用于二分类问题 混淆矩阵 其中,TP(True Positive, 真正):被模型预测为正例的正样本; FP(False Positive, 假正):被模型预测为正例的负样本; FN(False Negative, 假负):被模型预测为负例的正样本; TN(True Ne
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posted @ 2019-02-21 11:27 冬色
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