機器學習：分類模型評估指標（準確率、精準率、召回率、F1、ROC曲線、AUC曲線）
機器學習模型需要有量化的評估指標來評估哪些模型的效果更好。當我們訓練完一個模型算法後，該如何評估模型算法的好壞呢？不同的算法任務適用哪些評估體系呢？哪種評估方式才能真實反饋實際的效果呢？試想一下，如果我們訓練了一個二分類的模型，測試數據集有100張圖像，正例10張，負例90張，那麼只要每張圖像模型都直接判斷爲負例準確率都有90%了，我們不能直接說該模型性能Accuracy準確率達到了90%，實際上
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