2018年10月19日
模型评估【PR|ROC|AUC】
摘要： 这里主要讲的是对分类模型的评估。 1、准确率（Accuracy) 准确率的定义是：【分类正确的样本】 / 【总样本个数】，其中分类正确的样本是不分正负样本的 优点：简单粗暴 缺点：当正负样本分布不均衡的情况（假设一种极端情况，正样本1个，负样本99个），此时即使一个比较差的模型（只会将所用的样本预测 阅读全文
posted @ 2018-10-19 22:34 zhaop 阅读(940) 评论(0) 推荐(1) 编辑