机器学习：分类模型评估指标（准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线）
机器学习模型需要有量化的评估指标来评估哪些模型的效果更好。当我们训练完一个模型算法后，该如何评估模型算法的好坏呢？不同的算法任务适用哪些评估体系呢？哪种评估方式才能真实反馈实际的效果呢？试想一下，如果我们训练了一个二分类的模型，测试数据集有100张图像，正例10张，负例90张，那么只要每张图像模型都直接判断为负例准确率都有90%了，我们不能直接说该模型性能Accuracy准确率达到了90%，实际上
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