混淆矩陣，準確率，精確率，召回率，F1值，ROC/AUC曲線的理解
在機器學習中，對一個模型的學習能力好壞的評估，往往人爲判斷不容易直接得到結果，這時候就可以根據一些數據指標進行分析評估。對模型（分類器，學習器）的泛化能力進行評估，有衡量模型泛化能力的評價標準，被稱爲性能度量。 性能度量反應了人物需求，在對比不同模型的能力時，使用不同的性能度量往往會導致不同的評判結果，這就意味着模型的"好壞"是相對的，什麼樣的模型是好的，不僅取決於算法和數據，還決定於任務需求。
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