精確率、召回率、準確率與ROC曲線

精確率表示的是預測爲某類樣本（例如正樣本）中有多少是真正的該類樣本，一般用來評價分類任務模型。 比如對於一個分類模型，預測結果爲A類的所有樣本中包含A0個真正的A樣本，和A1個不是A樣本的其他類樣本，那麼該分類模型對於分類A的精確率就是A0/（A0+A1）。 通常來說精確率越高，分類效果越好。但是在樣本分佈非常不均衡的情況下， 精確率高並不一定意味着是一個好的模型。 比如對於預測長沙明天是否會下雪

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