Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、AUC、ROC的理解
一 准确率 精确率 召回率和 F 值 是选出目标的重要评价指标 不妨看看这些指标的定义先 1 若一个实例是正类 但是被预测成为正类 即为真正类 True Postive TP 2 若一个实例是负类 但是被预测成为负类 即为真负类 True
机器学习
准确率)
召回率
F
AUC
Elasticsearch之相关性评分
一 概念 1 相关性 确切地说 应该加限定词 应该称作 已匹配到的内容的相关性 通俗地讲 就是已匹配到的内容跟要搜索的词 或句子 像不像 其中 已匹配到的内容 是指那些匹配了部分的搜索词的内容 或者完全和搜索词一模一样 这样就算匹配 而这个
检索
召回率
相关性
评分
准确率
【机器学习】模型评价指标中的召回率低的原因
1 样本标注时多数正样本被错误的标注为负样本 这样模型学到正例的能力变弱 这样正样本预测为负样本的同时 负样本的精度也会减少 方法一 对错误的标注样本进行修正 观察结果 看是否有改变 2 一般情况下 正负样本比列小于1 100 看到有的人说
机器学习系列文章
召回率