多是最全的机器学习模型评估指标总结

目录： 分类模型的度量 accuracy（准确率） balanced accuracy （均衡准确率） brier score （brier 分数） 0-1 loss （0-1 损失） Hamming loss（汉明损失） Confusion matrix （混淆矩阵） precision（精确率、查准率）和 recall（召回率、查全率） F1_score（F1 分数） F β _\beta β

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