機器學習分類器模型評價指標

分類器評價指標主要有： 1，Accuracy 2，Precision 3，Recall 4，F1 score 5，ROC 曲線 6，AUC 7，PR 曲線 混淆矩陣 混淆矩陣是監督學習中的一種可視化工具，主要用於比較分類結果和實例的真實信息。矩陣中的每一行表明實例的預測類別，每一列表明實例的真實類別。 web 真正(True Positive , TP)：被模型預測爲正的正樣本。 假正(False

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