机器学习算法评估指标整合和解析

一、分类 1.精确率和召回率 设A为预测正样本数，B为真实正样本数则，C为所有样本数 精确率(Precision)： 精确率代表预测为正样本中真正为正样本数与预测的正样本数的比值。 Precision(A,B)=|A⋂B| / |A| 召回率(Recall)： 是预测为正样本中真正为正阳数占真实正样本数，即召回。 Recall(A,B)=|A⋂B| / |B| F1-score: 有时我们要对精确

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