学习器的性能度量（机器学习评价指标：Accuracy、Precision、Recall、F1-score）
对模型的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准 回归任务中最常用的性能度量是“均方误差”（MSE） 分类任务中的评价标准更为全面，下面着重介绍分类评价任务中的模型性能度量标准 1. 错误率（error_rate）与准确率（accuracy） (既适用于二分类也适用于多分类任务) 准确率：分类正确的样本数占样本总数的比例 错误率：分类错误的样本数占总样本
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