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杨国峰
Ph.D. student. Focus: crop optical imaging, high-throughput plant phenotyping analysis, drone low-altitude remote sensing. WeChat: tectal
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2018年8月4日
评估指标:ROC,AUC,Precision、Recall、F1-score
摘要: 一、ROC,AUC ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣 。 ROC曲线一般的横轴是FPR,纵轴是FPR。AUC为曲线下面的面积,作为评估指标,AUC值越大,说明模型越好。如下图
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posted @ 2018-08-04 22:35 杨国峰
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