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機器學習的性能度量指標
時間 2021-01-08
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機器學習的性能度量指標 錯誤率和精度 查準率、查全率與F1 對學習器的泛化性能進行評估,不僅需要有效可行的實驗估計方法,還需要有衡量模型泛化能力的評價標準,這就是性能度量。 錯誤率和精度 錯誤率是測試集中判斷錯誤的樣本數量佔樣本總數的比列,精度是正確樣本數量佔樣本總數的比。 查準率、查全率與F1 錯誤率和準確率雖然經常使用,但是不能滿足我們所有任務的要求。再次基礎上,提出了查準率、查全率和F1。
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