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第七篇 图像分类的评价指标

2023-11-03

摘要

一般情况来说，单一评分标准无法完全评估一个机器学习模型。只用good和bad偏离真实场景去评估某个模型，都是一种欠妥的评估方式。单标签分类的评价指标有：混淆矩阵，准确率(Accuracy),精确率（Precision）,召回率（Recall）,F1-score,ROC曲线和AUC。

在这里插入图片描述

1、混淆矩阵

  • TP:正样本且分类为正样本的数目为（True Positive）

  • FN:标签为正样本分类为负样本的数目（Flase Negative）

  • FP:标签是负样本分类为正样本的数目（Flase Positive）

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