模型評估標準經常使用指標

1、分類指標 樣本中存在兩種兩種標籤：樣本真實標籤和模型預測標籤。 根據這兩個標籤能夠獲得一個混淆矩陣： 每一行表明樣本的真實類別，數據總數表示該類別的樣本總數。 每一列表明樣本的預測類別，數據總數表示該類別的樣本總數。 分類模型的評價指標主要基於混淆矩陣。 2、混淆矩陣 3、正確率 用來表示模型預測正確的樣本比例。 定義以下： 4、精度和召回率 精度和召回率是比正確率更好的性能評價指標，是對某個

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