机器学习：模型评估与选择：性能度量——ROC与AUC
2018-03-12 13:40
190 查看
原文链接：http://www.cnblogs.com/ForTech/p/8548837.html
ROC
AUC
转载于:https://www.cnblogs.com/ForTech/p/8548837.html
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- 机器学习：模型评估与选择：性能度量——代价敏感错误率与代价曲线
- 机器学习模型评估指标之分类模型ROC与AUC的定义与使用详解
- 分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(2): ROC和AUC
- 【scikit-learn】评估分类器性能的度量，像混淆矩阵、ROC、AUC等
- 机器学习 —— 性能度量和比较检验、模型评估方法
- scikit-learn中评估分类器性能的度量，像混淆矩阵、ROC、AUC等
- 斯坦福大学机器学习笔记——当训练模型性能不好时的措施（假设评估、模型选择和交叉验证集、正则化、学习曲线）
- 分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(2): ROC和AUC
- 【机器学习－西瓜书】二、性能度量：召回率；P-R曲线；F1值；ROC;AUC
- 【分类问题中模型的性能度量(二)】超强整理，超详细解析，一文彻底搞懂ROC、AUC
- 分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(2): ROC和AUC
- 性能指标（模型评估）之ROC与AUC
- 分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(2): ROC和AUC
- 机器学习性能评估指标（精确率、召回率、ROC、AUC）
- 机器学习性能评估指标（精确率、召回率、ROC、AUC）
- 机器学习实战笔记(Python实现)-07-模型评估与分类性能度量
- 机器学习 模型评估与选择
- 【机器学习】分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率、敏感度、特异度
- 《机器学习》（周志华）学习笔记（二）模型评估与选择
- 机器学习模型性能评估（二）：P-R曲线和ROC曲线