機器學習備忘錄之模型評估

度量指標 評估模型的好壞需要一個度量方法 ，選擇不同的度量方法可能會導致最後對模型的選擇不同。 準確率(Accuracy)：分類正確的樣本佔總樣本個數的比例。 精確率(Precision)：分類正確的正樣本個數佔分類器判定爲正樣本個數的比例。 召回率(Recall)：分類正確的正樣本個數佔真正的正樣本個數的比例。 當不同類別的樣本比例非常不均衡時，將準確率作爲分類性能的指標非常侷限，可以使用更加有

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