二分類任務的一種簡單且可解釋的性能指標！

理論物理學家和研究科學家Mehmet Suzen曾表示，二分類任務是機器學習的基礎。但是，其性能的標準統計信息是一種數學工具，ROC-AUC很難解釋。在這裏，引入了一種性能度量，該度量僅考慮進行正確的二進制分類的可能性。 機器學習模型的核心應用是二分類任務。從用於診斷測試的醫學領域到爲消費者提供信用風險決策的領域，有很多領域。建立分類器的技術多種多樣，從簡單的決策樹到邏輯迴歸，再到最近利用多層神經

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