ML之sklearn：sklearn.metrics中常用的函数参数(比如confusion_matrix等 )解释及其用法说明之详细攻略 / 开普饭

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介绍准确率.召回率.精确度和F1分数是用来评估模型性能的指标.尽管这些术语听起来很复杂,但它们的基本概念非常简单.它们基于简单的公式,很容易计算. 这篇文章将解释以下每个术语: 为什么用它公式不 ...

介绍在我最近的一个项目中,事务监控系统生成了大量误报警报(然后由调查小组手动调查这些警报).我们被要求使用机器学习来自动关闭那些错误警报.机器学习模型的评估标准是一个度量负预测值(Negative ...

导读: 本文总结了一些常用的除线性回归模型之外的模型,其中包括一些单模型及集成学习器. 保序回归.多项式回归.多输出回归.多输出K近邻回归.决策树回归.多输出决策树回归.AdaBoost回归.梯度提升 ...

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