精度、召回率、準確率、F1、ROC、AUC的理解
1. 錯誤率、精度 精度（accuracy) 分類正確的樣本數佔總樣本數的比例 錯誤率(error rate) 分類錯誤的樣本數佔總樣本數的比例 通常來說精度(accuracy)不是一個好的性能指標，尤其是處理數據有偏差時候比如一類非常多，一類很少 比如手寫數字識別問題，只判斷一副圖片是不是5，由於5的圖片只佔百分之10左右，所以分類器總是預測圖片不是5都會有90%左右的可能性是對的 2. 混淆矩
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