sklearn中分类模型评估指标（一）：准确率、Top准确率、平衡准确率 - 代码天地

sklearn中分类模型评估指标（一）：准确率、Top准确率、平衡准确率

企业开发 2021-11-21 05:49:09 阅读次数: 0

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sklearn中分类模型评估指标（一）：准确率、Top准确率、平衡准确率

笔记 - 模型评估：准确率评估

评价指标：准确率

模型准确率accuracy

准确率rate

召回率与准确率

准确率召回率

准确率与召回率

召回率准确率

召回率，准确率

机器学习准确率评价指标

提高模型准确率：组合模型

pytorch求多分类的准确率

accuracy_score分类准确率

准确率/精确率/召回率

召回率、准确率与精确率

准确率、精准率与召回率

精确率、准确率、召回率

sklearn中的模型评估-构建评估函数准确率评估

模型的评估方法-准确率与混淆矩阵

人工智能之模型评估之准确率

模型的准确率是0.75，ROC分数

Pytorch实现Top1准确率和Top5准确率

机器学习性能评估指标---准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)

二分类相关评估指标（召回率、准确率，精确率，F度量，AUC和ROC）

深度学习：混淆矩阵，准确率，top1，top5，每一类的准确率

机器学习-评价指标（准确率&召回率等）

召回率（查全率）和准确率

准确率、召回率、F值

准确率，精度与召回率

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