关于多分类的评价指标 f1-score的视频

C09 多分类模型评价指标——TP、TN、FP、FN、混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1-score、分类报告

超易懂的分类任务指标详解！准确率、召回率、精确率、F1-score、AUC、ROC | 机器学习 | 分类 | 回归 | 聚类 | 关联规则 | 图计算

直观理解常用分类指标：精准率 召回率 F1

二分类多分类评估指标：F1指标，Micro-F1，Macro- F1，混淆矩阵，查全率，查准率，ROC曲线

多标签文本分类评价指标介绍（二）F1 micro macro

单标签分类评价指标（精确率，召回率，F1，AUC值计算，ROC曲线，混淆矩阵）

多标签分类的评价指标（一）

多指标综合评价的基本思路与步骤（新手必看！！！）

C07 二分类模型评价指标——TP、TN、FP、FN、混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1-score、分类报告

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机器学习算法之多分类模型评估指标

1.5分类问题和回归问题的评价指标

7.1通过性的评价指标

混淆矩阵（召回率_准确率_精确率_F1分数）

分类模型常见的4种评价指标

分类模型的性能度量/评估指标/推荐系统面试 准确率，召回率，roc曲线，auc值等

【小白学统计】10分钟学会层次分析法，评价指标体系&判断矩阵构造；什么是和积法和方根法？

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混淆矩阵简单介绍，分类模型的评估指标，准确度、精确度、召回率等

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