深度学习入门小菜鸟,希望像做笔记记录自己学的东西,也希望能帮助到同样入门的人,更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。
如何评价这个模型对解决你这个问题的“可用”程度,这需要对模型进行测量和评估。每个模型都有他的特别之处,并随因素变化而表现不同,因此需要选择合适的评估指标来进行评定。
目录
1、灵敏度/真正率/召回率(TPR),特异度和假正率(FPR)
一、混淆矩阵
下表就是著名的混淆矩阵(真·混淆bushi)
actual positive | actual negative | |
predicted positive | TP | FP |
predicted negative | FN | TN |
标签:曲线,预测,果子,模型,样本,精确,深度,召回,评估 来源: https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/123003206
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