分类模型性能评估指标

机器学习模型会产生的性能评估指标主要有： 准确率、错误率、灵敏度、特效度、精确率、召回率、F-Measure、AUC、ROC曲线web 背景 针对一个二分类问题，将实例分红正类(positive)或者负类(negative)，实际会产生以下四种状况 一、若一个实例是正类而且被预测为正类，即为真正类(True Postive TP) 二、若一个实例是正类，可是被预测成为负类，即为假负类(False

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