【Machine Learning】性能度量与评估方法

机器学习中的性能度量 一个机器学习模型需要一些性能度量指标来判断它的好坏，了解各种评估的方法优点和缺点，在实际应用中选择正确的评估方法是十分重要的。 1.准确率(Accuracy) 准确率(Accuracy)是最常见也是最基本的评估标准，它表示被分对的样本数在所有样本数中的占比，它准确的公式定义是： A C C = T P + T N P + N ACC = \frac{TP+TN}{P+N} A

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