分類模型性能評估指標

機器學習模型會產生的性能評估指標主要有： 準確率、錯誤率、靈敏度、特效度、精確率、召回率、F-Measure、AUC、ROC曲線web 背景 針對一個二分類問題，將實例分紅正類(positive)或者負類(negative)，實際會產生以下四種狀況 一、若一個實例是正類而且被預測爲正類，即爲真正類(True Postive TP) 二、若一個實例是正類，可是被預測成爲負類，即爲假負類(False

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