混淆矩阵和数据不平衡

初级
AI 工程师
数据科学家
学生
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对数据分类时,如何判断模型是好还是不好? 计算机评估模型性能的方式有时对于我们来说可能难以理解或者可以进一步简化模型的实际表现。 若要构建模型,使其以令人满意的方式工作,我们需要找到直观的方法来评估这些指标,并了解这些指标如何影响我们的观点。

学习目标

在本模块中,你将:

  • 评估分类模型的性能。
  • 查看指标以改进分类模型。
  • 减少由于数据不平衡导致的性能问题。

先决条件

基本熟悉分类模型