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第 11 屆 iThome 鐵人賽
DAY 14
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Google Developers Machine Learning

想使自身成長就先從連續30天的機器學習開始吧!系列 第 14 篇

Day14 性能評估

11th鐵人賽
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這次的課程中提出Performance Metrics和Confusion Matrix的方式，與loss function不同是直接與我們的業務目標接軌已考量成效

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20191001/20120115ByRJEjl7Ix.jpg
上圖是兩者間功能的比較，我們需要建立有直接關係的方式來衡量最終表現的好壞

而先前有提及Type I和Type II的錯誤對吧，他們的使用分別對應到Precision和Recall
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20191001/20120115lJ3oJmluJg.jpg
準確率(Precision)是考量Type I誤差和Ture Positive間的關係做評估

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20191001/20120115T1BpYC3B0q.jpg
召回率(Recall)不一樣，它則是考量Type II誤差和Ture Positive間的關係做評估


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系列文
想使自身成長就先從連續30天的機器學習開始吧! 共 31 篇
  1. 27
    Day27 Art and Science of Machine Learning
  2. 28
    Day28 正規化與類神經網路
  3. 29
    Day 29 Customize Estimator 和 Keras
  4. 30
    Day30 深入更多的嵌入(embedding)
  5. 31
    Day 31 雜談
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