机器学习逻辑回归分类评估方法
1 分类评估方法1.1 精确率与召回率1.1.1 混淆矩阵在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)1.1.2 精确率与召回率精确率(Precision)：预测结果为正例样本中真实为正例的比例（了解）召回率(Recall)：真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（查得全，对正样本的....
机器学习实战：基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯（源码解析，错误分析）
按照惯例，先把代码粘到这里 from numpy import * def LoadDataSet(): postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'], ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog',...
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