機器學習（一）~模型評估與選擇 之 *性能度量

機器學習（一）~模型評估與選擇 之 *性能度量 1.錯誤率與精度 錯誤率和精度是分類任務中最常用的兩種性能度量，既適用於二分類也適用於多分類 錯誤率（error rate）：分類錯誤的樣本數佔樣本總數的比例 準確率（accuracy）：1 - 錯誤率 例如：當損失函數是0-1損失時，測試誤差/錯誤率etest 和準確率rtest 爲： 測試誤差/錯誤率 精度 顯然，etest + rtest =

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