专门做酒店设计的网站,google企业网站seo,谷歌seo推广公司,百度下载app很久很久以前#xff0c;我还是有个建筑梦的大二少年#xff0c;有一天#xff0c;讲图的老师看了眼我的设计图#xff0c;说#xff1a;“我觉得你这个设计做得很紧张”#xff0c;当时我就崩溃#xff0c;对紧张不紧张这样的评价标准理解无能。多年后我终于明白老师当…很久很久以前我还是有个建筑梦的大二少年有一天讲图的老师看了眼我的设计图说“我觉得你这个设计做得很紧张”当时我就崩溃对紧张不紧张这样的评价标准理解无能。多年后我终于明白老师当年的意思然鹅已经跳坑计算机系了。现在我依然对建筑系那玄幻的评价标准敬而远之看我们大CS的评价标准就是这么明明白白n^2的算法复杂度就是不如lgn的妈妈再也不用担心我紧张 言归正传先截张图吧 Accuracy 是模型结果中不管正例负例只要预测对了就算的比例 Precision 是指在所有模型预测为正例的数据项中真正为正例的比例 Recall 是指模型预测出的正例占全部真正正例的比例 F1-score 准确率和找汇率的一个综合加权因为算法的侧重点不同召回率高的模型可能在准确率上会表现稍差准确率比较高的模型由于其标准高召回率不尽如人意也是有的F1-score综合考虑了这两个参数的影响 F1-score中的1表示召回率的权重F0.5表示准确率的权重跟高F2表示召回率的权重更高: 截图from: 《learning scikit-learn machine learning in python》转载于:https://www.cnblogs.com/Arborday/p/8371259.html
