机器学习(十) 评价分类结果 (上)

一、准确度的陷阱和混淆矩阵 分类算法的评价 分类准确度的问题： 一个安正预测系统，输入体检信息，就可以判断是否有癌症， 预测准确度：99.9% 如果癌症产生的概率只有0.01% 我们系统预测所有人都是健康的，可达到99.99%的准确度。 对于极度偏斜 (Skewed Data）的数据  只使用分类准确度 是远远不够的，需要使用 混淆矩阵 做进一步的分析 二、精准率和召回率 精准率：预测20个患病 

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