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Python玩转机器学习自动化调参:从“人肉调参”到“智造调参”

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用Python进行机器学习(9)-ROC曲线与AUC

在我们前面讲到分类任务的模型评估的时候,已经介绍了四个指标(准确率、精确率、召回率和F1指标),本节继续介绍另一个有用的评估方式,ROC曲线及其AUC值。ROC曲线是Receiver Operating Characteristic的简写,如果翻译成汉语就是“受试者工作特征”,这个名称听上去有点怪怪的,但是这个指标却不难理解,先看一个具体的ROC曲线是什么吧,如下所示:

上面就是一个具体的ROC曲线,先看一下它的两个坐标轴,

机器学习分类问题:9个常用的评估指标总结


对机器学习的评估度量是机器学习核心部分,本文总结分类问题常用的metrics

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