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2017年4月24日 17:25

自從1998年Ron Kohavi和FosterProvost用混淆矩陣(confusion matrix)來說明預測誤差與分類辨識的關係,得以釐清識別訓練追求的目標,它已成為機器學習以及數據科學的基本知識。以此來解釋各種誤差指標和預測的效用,遠比通過概率和貝葉斯公式來得直觀清晰。應行仁博主給大家普及一下混淆矩陣和貝葉斯公式相關內容:【http://t.cn/RXlRxyL】