跟我一起学scikit-learn13：查准率和召回率

有时候，模型准确性并不能评价一个算法的好坏。比如针对癌症筛选算法，据统计，普通肿瘤中癌症的概率是0.5%。有个机器学习算法，测试得出的准确率是99.2%，错误率是0.8%。这个算法到底是好还是坏呢？如果努力改进算法，最终得出的准确率是99.5%，错误率是0.5%，模型到底是变好了还是变坏了呢？ 坦白讲，如果单纯从模型准确性的指标上很难判断到底是变好了还是变坏了。因为这个事情的先验概率太低了，假如写

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