模型评估

评估指标 有二分类的混淆矩阵如下 TP、TN、FP、FN 中的第二个字母（列标首字母）是机器学习算法或模型预测的结果（正例：P、反例：N） TP、TN、FP、FN 中的第一个字母（行标首字母）是根据真实情况判断预测结果是否正确（正确：T、错误：F） 即： 正确地预测为正例：TP 正确地预测为反例：TN 错误地预测为正例：FP 错误地预测为反例：FN 准确率 准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比

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