分類性能度量指標：ROC曲線、AUC值、正確率、召回率、敏感度、特異度
在分類任務中，人們總是喜歡基於錯誤率來衡量分類器任務的成功程度。錯誤率指的是在所有測試樣例中錯分的樣例比例。實際上，這樣的度量錯誤掩蓋了樣例如何被分錯的事實。在機器學習中，有一個普遍適用的稱爲混淆矩陣(confusion matrix)的工具，它可以幫助人們更好地瞭解分類中的錯誤。 比如有這樣一個在房子周圍可能發現的動物類型的預測，這個預測的三類問題的混淆矩陣如下表所示： 利用混淆矩陣可以充分理解
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