準確率、精準率和召回率的理解

            我們在在分類任務時，經常會對模型結果進行評估。評估模型好壞的指標有AUC、KS值等等。這些指標都是通過混淆矩陣來計算或者衍生出來的（我是這麼認爲的，如有不妥煩請指正）。        準確率、精準率和召回率也是通過混淆矩陣計算出來的。下圖是對混淆矩陣的介紹（來自網絡）： 其中， TP：樣本爲正，預測結果爲正； FP：樣本爲負，預測結果爲正； TN：樣本爲負，預測結果爲負；

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