機器學習-02-評估指標

機器學習評估指標 準確率（Accuracy） Accuracy=分對的樣本/所有樣本 錯誤率 錯誤率=分錯的樣本/所有樣本 但是由於這兩種評價方法將正類和負類看的同等重要不適合用來分析不平衡的數據集，而查準率即精確率、查全率（召回率）更加適合於不平衡的數據集。 1.混淆矩陣 真正類率（True Positive Rate） TPR = TP/(TP+FN)，即被預測爲正類的正實例佔實際正類的比例。

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