假设一个班级有100个学生，其中男生70人，女生30人。如下图，蓝色矩形表示男生，橙色矩形表示女生。

blog.csdn.net/liweibin1994/article/details/79462554

评价指标是针对将相同的数据，输入不同的算法模型，或者输入不同参数的同一种算法模型，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。

: 对于某个分类，综合了Precision和Recall的一个判断指标，F1-Score的值是从0到1的，1是最好，0是最差

如果需要理解ROC曲线，那你就需要先了解一下混淆矩阵了，具体的内容可以查看一下之前的文章，这里重点引入2个概念：

Precision(%)=True positivenumber of predicted positive∗100=True positiveTrue positive+False Positive∗100frac{True positive}{number of predicted positive...

现实情况中，很多机器学习训练集会遇到样本不均衡的情况，应对的方案也有很多种。 笔者把看到的一些内容进行简单罗列，此处还想分享的是交叉验证对不平衡数据训练极为重要。...

在牵涉到语句生成尤其是机器翻译的应用领域，如何衡量生成语句与参考语句之间的相似性是一个很重要的问题，而在2002年Kishore Papineni et al.就提出了一个经典的衡量标准Bleu，如今这篇文献已经引用量过万，因此是NLP领域必...

针对二元分类结果，常用的评估指标有如下三个：查准率（Precision）、查全率（Recall）以及F-score。这篇文章将讨论这些指标的含义、设计初衷以及局限性。...

本文主要介绍几种常用的分类评估指标，同时介绍如何绘制ROC曲线以及AUC值的便捷的计算方法。最后再附上一个绘制ROC曲线和计算AUC的源码实现。