机器学习（一）~模型评估与选择 之 *性能度量

机器学习（一）~模型评估与选择 之 *性能度量 1.错误率与精度 错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能度量，既适用于二分类也适用于多分类 错误率（error rate）：分类错误的样本数占样本总数的比例 准确率（accuracy）：1 - 错误率 例如：当损失函数是0-1损失时，测试误差/错误率etest 和准确率rtest 为： 测试误差/错误率 精度 显然，etest + rtest =

>>阅读原文<<