[nlp] 二分类(F1),多分类,多标签

F1 score
[nlp] 二分类(F1),多分类,多标签_第1张图片
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召回率 recall : 真实正例中预测为正的比例。
准确率 precision : 预测为正的实例真实也为正(预测正确)的比例。
在这里插入图片描述
ROC曲线
其他展示分类模型性能的可视化技术是受试者特征曲线(ROC 曲线,Receiver Operating Characteristic curve)。
这个思想是相当简单的:ROC 曲线展示了 当改变在模型**(预测)中识别为正例的阈值时,召回率和精确度的关系会如何变化。
ROC 曲线在 Y 轴上画出了
真正例率(T

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