机器学习中的性能度量指标

机器学习中的性能度量指标 前言 概念引入 分类中的性能度量 错误率与精度 查准率与查全率 PR图 F1与Fβ ROC与AUC 代价敏感错误率与代价曲线 前言   前文中我们了解了几种机器学习中模型评估的方法，但在实际应用中对学习器的泛化性能进行评估，不仅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估标准，这就是本文中要了解的性能度量。 概念引入   性能度量反映了任务需求，在对比不同

>>阅读原文<<