【机器学习】分类模型评价指标（混淆矩阵、ROC）（已修改，放心看）
分类模型的评价指标：交叉熵、混淆矩阵、ROC曲线交叉熵根据上文：Logistic回归—学习笔记，从KL散度了解到，当交叉熵值越小，预测模型越接近真实模型，固然可以用交叉熵作为度量模型优化算法效果的一个指标交叉熵是度量优化算法效果的一个相对指标，可以用于对比不同算法的效果，但它不适用于判...
机器学习：模型评价指标总结
子曰:“温故而知新,可以为师矣混淆矩阵混淆矩阵是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的可视化效果，通常用于二分类模型。其每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。其实就是把所有类别的预测结果与真实结果按类别放置到了同一个表里，在这个表格中我们可以清楚看到每个类别正确识别的数量和错误识别的数量。Name ...
更新时间 2023-05-24 14:57:43
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