精度、召回率、准确率、F1、ROC、AUC的理解

时间 2021-01-03

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1. 错误率、精度精度（accuracy) 分类正确的样本数占总样本数的比例错误率(error rate) 分类错误的样本数占总样本数的比例通常来说精度(accuracy)不是一个好的性能指标，尤其是处理数据有偏差时候比如一类非常多，一类很少比如手写数字识别问题，只判断一副图片是不是5，由于5的图片只占百分之10左右，所以分类器总是预测图片不是5都会有90%左右的可能性是对的 2. 混淆矩

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