機器學習2.0基礎

1.模型的評估指標 Accuracy：準確率 確診疾病 確診健康 疾病 / 真陽性 假陽性 健康 / 真陰性 假陰性 陽性：正確的 陰性：錯誤的 兩個指標 精度：在所有模型診斷的陽性數據中，有多少真陽性。（診斷爲疾病的有多少生病1000/1800） 召回率：所有真正陽性數據中，有多少陽性被識別出來了。（生病患者有多少被診斷爲生病 1000/1200） F1得分 一方得分越低，F1得分越低，確實有很

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