第一種分析準則：
第二種分析準則：
0.0~0.20極低的一致性(slight)
0.21~0.40一般的一致性(fair)
0.41~0.60 中等的一致性(moderate)
0.61~0.80 高度的一致性(substantial)
0.81~1幾乎完全一致(almost perfect)
例如對於眼底影象識別的資料，class=0為健康，class=4為疾病晚期非常嚴重，所以對於把class=0**成4的行為所造成的懲罰應該遠遠大於把class=0**成class=1的行為，使用quadratic的話0->4所造成的懲罰就等於16倍的0->1的懲罰。如下圖是乙個四分類的兩個計算方法的比較。
計算原理：
評價指標 分類演算法中常用的評價指標
對於分類演算法，常用的評價指標有 1 precision 2 recall 3 f score 4 accuracy 5 roc 6 auc ps 不建議翻譯成中文，尤其是precision和accuracy，容易引起歧義。1.混淆矩陣 混淆矩陣是監督學習中的一種視覺化工具，主要用於比較分類結果和例...
分類器評價指標
by the way,classic post like 分類指標準確率 precision 和正確率 accuracy 的區別 精度和召回率是廣泛用於資訊檢索和統計學分類領域的兩個度量值，用來評價結果的質量。其中精度是檢索出相關文件數與檢索出的文件總數的比率，衡量的是檢索系統的查準率 召回率是指檢...
分類演算法評價
一 引言 分類演算法有很多，不同分類演算法又用很多不同的變種。不同的分類演算法有不同的特定，在不同的資料集上表現的效果也不同，我們需要根據特定的任務進行演算法的選擇，如何選擇分類，如何評價乙個分類演算法的好壞，前面關於決策樹的介紹，我們主要用的正確率 accuracy 來評價分類演算法。正確率確實是...