分类问题的指标？准确度、召回率、PR曲线？
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有了召回率和准去率这俩个评价指标后，不就非常好了，为什么要有F值这个评价量的存在呢？ 我们在评价的时候，当然是希望检索结果Precision越高越好，同时Recall也越高越好，但事实上这两者在某些情况下有矛盾的。 比如极端情况下，我们只搜索出了一个结果，那么Precision就是100%，但是Recall为1/6就很低；而如果我们抽取10个，那么比如Recall是100%，但是Precision为6/10，相对来说就会比较低。
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原始数据集中正负类不平衡比为1：10，采用过采样的方式处理过，也利用了分层交叉验证、网格搜素调参，最后模型训练精确率为92%，召回率只有69%。如何能提高呢？（特征选择使用卡方检验和随机森林算法进行筛选特征）
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问题内容： 我正在研究情绪分析问题，数据看起来像这样： 所以，我的数据是不平衡的，因为1190标有。对于使用scikit的SVC进行的分类Im 。问题是我不知道如何以正确的方式平衡我的数据，以便准确地计算多类案例的精度，召回率，准确性和f1得分。因此，我尝试了以下方法： 第一： 第二： 第三： 但是，我收到这样的警告： 如何正确处理我的不平衡数据，以便以正确的方式计算分类器的指标？ 问题答案： 我
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我试图寻找这个问题的答案，但始终没有找到答案。 当我定义最大堆大小时，为Java GC空间分配大小的标准比率是多少？ 也就是说：如果我用4Gb的堆启动JVM，那么分配给Eden的是多少？给幸存者多少钱？终身监禁要多少钱？ 此外，对于不同的VM供应商，该比率是否会发生变化？ 提前谢谢
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使用指南 - 疑难问题 - 数据准确性问题 为您提供使用百度统计中的常见疑难问题，帮助您快速解决问题。 数据准确性问题 选择一整年，发现消费很多，访问次数很少 推广暂停了网民还会通过推广广告访问到网站？ 搜索词报告中的其他是什么，如何看到其他里边的搜索词 热力图中的点击量为什么比浏览量还大 客户的统计中出现了别人的网站或者搜索词出现了一些非客户的搜索词 客户的代码安装率100%，网站打开速度也很快
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我从kaggle中选择了一个数据集作为我的类项目。这是数据集的链接。https://www.kaggle.com/iabhishekofficial/mobile-price-classification 在这个数据集中，有20个特征和一个名为“Price_range”的目标变量。这个目标变量有四个类别。低价，中价，高价，非常高的价格。现在，这个数据集已经编码如下：低价-0，中等价格-1，高价格-