【深度学习】常用的模型评估指标
没有测量，就没有科学。”这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学中，特别是在机器学习的领域，对模型的测量和评估同样至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法，我们才能够快速的发现在模型选择和训练过程中可能出现的问题，迭代地对模型进行优化。本文将总结机器学习最常见的模型评估指标，其中包括：precisionrecallF1-scorePRCROC 和 AUCIOU从混淆矩阵谈起看一看下面这个例子：假定....
深度学习之卷积神经网络中常用模型评估指标(混淆矩阵，精确率，召回率，特异度计算方法)——python代码
深度学习之卷积神经网络中常用模型评估指标(混淆矩阵，精确率，召回率，特异度计算方法)：混淆矩阵，精确率，召回率，特异度作为卷积神经网络的模型性能评价指标，它们的计算和绘制具有非常重要的意义，特别是在写论文的时候，我们往往需要这些指标来证明我们模型的优异性，这里给出相应的代码方便大家计算和绘制自己的混淆矩阵和计算各种指标。我这里是使用的网上开源的玉米病害数据集。下面给我的整个项目工程的数据集代码链....
深度学习笔记 常用的模型评估指标
“没有测量，就没有科学。”这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学中，特别是在机器学习的领域，对模型的测量和评估同样至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法，我们才能够准确地发现在模型选择和训练过程中可能出现的问题，再对模型进行优化。本文将总结机器学习最常见的模型评估指标，其中包括：precisionrecallF1-scorePRCROC和AUCIOU一、从混淆矩阵谈起举例：瓜农拉来一车西瓜，我....
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