機器學習中常見的評估指標：Precision、recall、F-measure、Accuracy、ROC曲線和AUC
在使用機器學習算法的過程當中，咱們須要對創建的模型進行評估來辨別模型的優劣，下文中主要介紹我在學習中常常碰見的幾種評估指標。如下指標都是對分類問題的評估指標。算法 將標有正負例的數據集餵給模型後，通常可以獲得下面四種狀況：機器學習 True Positive(TP)，模型將正實例斷定爲正類 False Negative(FN)，模型將正實例斷定爲負類 False Positive(FP), 模型將
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