ROC、Precision、Recall和Accuracy
1.Precision&Recall 大多數情況下將樣本分類爲正例或反例的代價是不同的，當某個類別分類（正確）的重要性大於其他時，僅僅使用分類錯誤率來度量是不充分的，這樣的度量錯誤掩蓋了樣例如何被錯分的事實。 Precision（查準率）：預測爲正例的樣本中真正正例的比例。 TP/(TP+FP) Recall（召回率）：真正爲正例的樣本有多少被預測出來。 TP/(TP+FN) 例如： recall
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