數據分析(6)-性能評價與算法基礎

非均衡分類問題 在大多數情況下不同類別的分類代價並不相等。 正確率、召回率及ROC曲線 TP——將正類預測爲正類數；FN——將正類預測爲負類數；FP——將負類預測爲正類數；TN——將負類預測爲負類數。 正確率(Precision)，它等於P = TP/(TP十FP)，給出的是預測爲正例的樣本中的真正正例的比例。 召回率(Recall)，它等於R = TP/(TP+FN)，給出的是預測爲正例的真實正

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