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文件名称: 机器学习学习记录【持续更新】——分类
  所属分类: 其它
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  上传时间: 2021-01-20
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:分类阙值真与假以及正类别与负类别准确率、精确率和召回率准确率精确率召回率精确率和召回率的关系ROC曲线和AUCROCAUC 阙值 如果某个逻辑回归模型对某封电子邮件进行预测时返回的概率为 0.9995,则表示该模型预测这封邮件非常可能是垃圾邮件。相反,在同一个逻辑回归模型中预测分数为 0.0003 的另一封电子邮件很可能不是垃圾邮件。可如果某封电子邮件的预测分数为 0.6 呢? 为了将逻辑回归值映射到二元类别,您必须指定分类阈值(也称为判定阈值)。如果值高于该阈值,则表示“垃圾邮件”;如果值低于该阈值,则表示“非垃圾邮件”。人们往往会认为分类阈值应始终为 0.5,但阈值取决于具体问题,因此您必
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