Dans la revue récente de l'apprentissage de la machine, juste pour rassembler mes notes, je vois beaucoup de blog sont inégaux, et je me réfère à beaucoup de blog, et ajouter leurs propres idées triées ces petits points de connaissances. Je pense que le plus complet et FIXER et d'aider les grands liens de blog.
Je vais simplement peigne (si vous ne voulez pas voir les notes suivantes mots paresseux):
Définir ce que je ne veux pas y faire référence, est en ligne beaucoup.
Rappelez-vous de faire la distinction entre eux et la meilleure façon est de comprendre leur signification (qui, pour quoi discuter).
- Précision (Précision) et taux d' erreur (erreur de taux) : tous pour le modèle pour discuter, à partir du point de l' ensemble de départ, de sorte qu'ils dénominateur est la nature globale de l'ensemble de l' échantillon.
- Précision (Précision) : directement au crédit de précision plus intuitive. Pour de prédire les résultats en termes de, donc il dénominateur est que tous prédisaient un nombre positif d'échantillons.
- Rappel (Recall) : crédité directement à rappeler plus intuitive. En effet, dans l'original échantillons termes, il est le dénominateur de l' échantillon initial est un nombre positif d'échantillons.
De plus, pour comprendre pourquoi le général, la précision et le taux de rappel ne peut pas augmenter en même temps, il est en fait très simple.
Comme dit le proverbe, vous ne pouvez pas parler moins parler .
- Ne parlent pas fait référence sont mauvais (qui est, l'erreur de prédiction).
- Depuis que plus d'erreurs, je vais garder ma haute attitude froide, parler moins (ce processus est d'augmenter les seuils pour faire en sorte que le modèle prédit des exemples positifs sont des exemples réels positifs).
- Alors, je dis fondamentalement correcte, mais mes mots moins. (Si moins, ce qui conduit à des mots aurait eu raison, mais ne peut pas dire)
Ce processus est d' améliorer le processus et le rappel de précision réduits , vous pouvez également vous adresser à donner est d'améliorer le processus qui a conduit à rappel de précision réduite .
Ici, grâce à un grand blog frère, très détaillé, très précieux.
Liens: https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/79937291
