機器學習分類問題指標理解——準確率(accuracy)、精確率(precision)、召回率(recall)、F1-Score、ROC曲線、P-R曲線、AUC面積
0. 一個例子 在分類(classification)問題的模型評估中，常用的評測指標有以下7個： 準確率(accuracy) 精確率(precision) 召回率(recall) F1-Score ROC曲線 P-R曲線 AUC面積 下面，通過著名的鳶尾花分類的例子來具體說明。 鳶尾花的特徵有4個： Sepal Length（花萼長度） Sepal Width（花萼寬度） Petal Lengt
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