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- 机器学习相似曲线分类 内容精选 换一换
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第7章 有监督学习-决策树 第8章 有监督学习-集成算法概述 第9章 有监督学习-Bagging 第10章 有监督学习-随机森林 第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章来自:百科
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精确率与召回率的调和均值。计算公式F1=2*P*R/(P+R),其中R为召回率,P为精确率。 ROC 曲线 ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR (真正例率,纵坐标)与 FPR(假正例率,横坐标),ROC曲线越接近左上角,该分类器的性能越好。 敏感度分析 不同特征范围下的准确率 将图片根据特征值,如来自:百科
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