2 つの分類指標精度、再現率、精度、F スコア、TPR、FPR、MCC - コードワールド

2 つの分類指標精度、再現率、精度、F スコア、TPR、FPR、MCC

開発 2023-06-05 12:03:58 訪問数: null

NoSuchKey

おすすめ

転載: blog.csdn.net/fuss1207/article/details/126841669

2 つの分類指標精度、再現率、精度、F スコア、TPR、FPR、MCC

-2分類アルゴリズムの精度と再現率曲線

評価指標の一般的な説明: 精度、精度、再現率、F1 スコアとは何ですか

python：多分類 - 混同行列の計算construction_matrix、精度、再現率、f1スコアスコア

分類問題の評価指標（精度、精度、再現率とF1値、カッパ指数）をPythonで計算

機械学習-混同行列、適合率、再現率、精度、F1スコアの使用

[] Tf.keras F1スコア、精度、再現率と他のメトリックを実現

5.2分類子の評価指標-精度、適合率、再現率、F1、Fβ、AUC、ROC

一部のアルゴリズムの精度、適合率、再現率、およびF値

分類指標: 正解率、正解率、再現率、F1 スコアおよび ROC、AUC、マクロ平均、加重平均

【深層学習におけるモデル評価指標のまとめ（混同行列、再現率、精度、F1、AUC面積、ROC曲線、ErrorRate）】

分類指標の正解率、AUCROC

正解率（精度）、リコール（想起）、F値（F値）、ROC曲線、AUC、精度（精度）：評価の一般的なタイプの機械学習

パフォーマンス指標 3 再現率スコア再現率、再現率

(ディープラーニング) 精度と再現率の基本概念

評価指標の一般的な説明: 精度、精度、再現率、F1 スコアとは何ですか

PytorchCNNプロジェクトの構築7 ---深層学習モデルの評価指標精度、適合率、再現率、ROC曲線

ADC の 6 つの分類と 6 つの重要なパフォーマンス指標の分析

統計力学ノート (2) 線形確率システムのスペクトル密度と動的精度 (自己保持用)

精度、リコール、誤り率と精度コメント（手書きのメモ）

Pythonの混同行列（confusion_matrix）FP、FN、TP、TN、正解率（精度）、リコール（想起）、精度（精度）詳細

【機械学習】分類アルゴリズムの評価指標まとめ（2023年最新仕上げ）キーワード：Accuracy、Precision、Recall、Micro F1、PR、ROC、MCC、Cohen's kappa

パフォーマンス測定 2 精度_スコア精度

パフォーマンス測定 1 精度_スコア精度率

分類および評価指標の予測アルゴリズム

分類モデルの評価 - 混同マトリックスと評価指標

【mAP】平均精度平均精度とその実現

テキスト分類のいくつかの実践（2）

Cifar-10 基本最適化 2 pytorch、テストセット精度率 88.2

選択基準としてワッフル図事例R言語の感度および特異性、再現率と精度

おすすめ

ランキング

バックパック

分散クロール戦闘

Web前端：HTML+CSS+JS实现美女照片3D立方体旋转

1. 講義トピック_2つの数の和

Spring Cloud Alibaba Dubboでのクラスター障害耐性、負荷分散、およびサービス低下の使用

Web ビデオの再生

【大量生産】JVMメモリ領域分割

SAS Viya研究の概要

単純な変換シュウは、あなたの庭新しい外観のブログ作成します

8.データ型

アーカイブ

もっと

2025-05-06(0)

2025-05-05(0)

2025-05-04(0)

2025-05-03(0)

2025-05-02(0)

2025-05-01(0)

2025-04-30(0)

2025-04-29(0)

2025-04-28(0)

2025-04-27(0)