【ML学习笔记】11：Accuracy/FAR/FRR/Precision/Recall/ROC/AUC

accuracy准确率 准确率(accuracy)≠精确率(precision) 准确率=正确率 准确率是最传统、最符合日常思维的评估方式。在分类问题中，对于任一个实例，在学习机器上跑过以后，如果预测到的标签和其真实标签一样，就认为这次预测是准确(accuracy)的。所以准确率即是： P(匹配正确)=num(真实标签=预测标签)用来测试的实例总数 P ( 匹 配 正 确 ) = n u m (

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