机器学习评价指标详解

文章目录 1. 混淆矩阵，准确率，精准率，召回率 2. 准确率 3. 精确率（precision） 4. 召回率（Recall） 5. P-R曲线（查准率-查全率） 6. F1分数 7. ROC曲线和AUC值 7.1. 灵敏度，特异度，真正率，假正率 7.2 ROC（TPR-FPR）曲线 7.3 AUC（曲线下的面积） 参考网址 1. 混淆矩阵，准确率，精准率，召回率 实际结果 1 0 预测结果

>>阅读原文<<