精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线 链接：https://blog.csdn.net/CYJ2014go/article/details/84537317 [总结]ROC曲线、AUC、准确度、召回率 链接：https://blog.csdn.net/bra_ve/article/details/8 ...
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2019-09-01 16:16:48
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when I get out of bed in the morning, the first thing I do is pull out my toothbrush and toothpaste. then I turn on the faucet, run some water over my ...
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2019-08-25 00:39:17
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1、直接奉献代码，后期有入门更新，之前一直在学的是TensorFlow， ...
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2019-08-17 01:17:27
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一直在用的结果, 从代码中整理出来. 评分卡模型的结果一般在excel中即可计算完成. 下面是在number中计算评分卡模型的性能(KS/AUC) ...
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2019-07-25 16:14:57
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之前介绍了这么多分类模型的性能评价指标（《分类模型的性能评价指标（Classification Model Performance Evaluation Metric）》），那么到底应该选择哪些指标来评估自己的模型呢？答案是应根据应用场景进行选择。 查全率（Recall）：recall是相对真实的情 ...
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2019-07-24 20:48:26
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由于ROC曲线面积比较难求得，所以判断模型好坏一般使用AUC曲线 关于AUC曲线的绘制，西瓜书上写得比较学术，不太能理解，假设有这么一个样本集： 假设预测样本为20个，预测为正类的概率已经进行了排序，得分递减，画图步骤为： (1) 在所排序的样本最左边，画一条线即 无 | 1 2 3 4 5 …，线 ...
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2019-07-12 15:44:17
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本质是ROC曲线下的面积，ROC曲线x轴是误判率(false positive rate)，y轴是准确率(true positive rate)。 AUC计算： 1. 使用Wilcoxon-Mann-Witney Test AUC和Wilcoxon-Mann-Witney Test有等价的性质。Wi ...
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2019-06-19 17:05:02
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ctr预估是工业界做推荐、广告等的基本问题，下面以熟悉的推荐场景为例，目标是提高abtest的线上指标，时长、互动和留存，反应到ctr模型的评估指标，可以是auc，logloss，ngcd等，auc反映了模型区分正负例的能力，auc提高不一定对应到线上指标提示，可能只是对item的预估分更准，对一个 ...
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2019-06-17 01:10:23
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W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your m... ...
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2019-06-15 20:16:32
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对AUC的一些理解1.AUC（Area Under ROC Curve）是对机器学习模型的一种性能度量，其直观的意义是ROC（Receiver Operating Characteristic）围成的面积，然而很多文章对AUC的计算公式与其直观意义“面积”的对应描述不甚明了，于是我花了一些时间研究了 ...
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2019-06-06 14:16:53
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