之前写一个作业样本不均衡问题。然后查了很多文章都说要更换评价指标，不能再使用准确率了，要计算F值。我看了一下F值怎么计算，看了挺多文章的，但是感觉说的比较迷惑，或者说法比较拗口。最后还是自己再总结一个。查准率、查全率、F值我们平时对于一个模型预测的准不准，我们最先想到的是用准确率(Accuracy)进行评价。$$A=\frac{true}{total}$$这个虽然常用，但不能满足所有任务的需求。所以我们可以引入查准率和查全率。查准率(Precision)：某一分类你预测对了多少个。$P=\frac{预测对的某一类}{你预测的某一类}$查全率(Recall)：某一分类你预测出来多少个。$R=\f

之前写一个作业样本不均衡问题。然后查了很多文章都说要更换评价指标，不能再使用准确率了，要计算F值。我看了一下F值怎么计算，看了挺多文章的，但是感觉说的比较迷惑，或者说法比较拗口。最后还是自己再总结一个。查准率、查全率、F值我们平时对于一个模型预测的准不准，我们最先想到的是用准确率(Accuracy)进行评价。$$A=\frac{true}{total}$$这个虽然常用，但不能满足所有任务的需求。所以我们可以引入查准率和查全率。查准率(Precision)：某一分类你预测对了多少个。$P=\frac{预测对的某一类}{你预测的某一类}$查全率(Recall)：某一分类你预测出来多少个。$R=\f

摘要：这篇文章主要向大家介绍深度学习分类任务评价指标,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面，希望对大家有所帮助。本文分享自华为云社区《深度学习分类任务常用评估指标》，原文作者：lutianfei。 这篇文章主要向大家介绍深度学习分类任务评价指标,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面，希望对大家有所帮助。分类模型混淆矩阵sklearn实现：sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true,y_pred,labels=None)返回值：一个格式化的字符串，给出了分类结果的混淆矩阵。参数：参考classification_report。混淆矩阵的内容

摘要：这篇文章主要向大家介绍深度学习分类任务评价指标,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面，希望对大家有所帮助。本文分享自华为云社区《深度学习分类任务常用评估指标》，原文作者：lutianfei。 这篇文章主要向大家介绍深度学习分类任务评价指标,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面，希望对大家有所帮助。分类模型混淆矩阵sklearn实现：sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true,y_pred,labels=None)返回值：一个格式化的字符串，给出了分类结果的混淆矩阵。参数：参考classification_report。混淆矩阵的内容