分类模型的评价指标

一、模型评价的意义 在完成模型构建之后，必须对模型的效果进行评估，根据评估结果来继续调整模型的参数、特征或者算法，以达到满意的结果。 评价一个模型最简单也是最常用的指标就是准确率，但是在没有任何前提下使用准确率作为评价指标，准确率往往不能反映一个模型性能的好坏，例如在不平衡的数据集上，正类样本占总数的95%，负类样本占总数的5%； 那么有一个模型把所有样本全部判断为正类，该模型也能达到95%的准确

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