机器学习评价指标合辑(TP/FP/FN/TN/Precision/Recall/F1score/P-R曲线/ROC曲线/AUC)

咱们训练模型时须要用到各类评价指标，网上不少人的总结要么太凌乱，甚至还有错误，总结一下各类经常使用的评价指标，以备使用时查阅，若有错误欢迎指出。机器学习 1.分类准确率 分类正确的样本占总样本个数的比例。性能 2.TP/FP/FN/TN 1）True positive(TP): 真正例，将正类正确预测为正类数；学习 2）False positive(FP): 假正例，将负类错误预测为正类数；.ne

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