混淆矩阵，准确率，精确率，召回率，F1值，ROC/AUC曲线的理解
在机器学习中，对一个模型的学习能力好坏的评估，往往人为判断不容易直接得到结果，这时候就可以根据一些数据指标进行分析评估。对模型（分类器，学习器）的泛化能力进行评估，有衡量模型泛化能力的评价标准，被称为性能度量。 性能度量反应了人物需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果，这就意味着模型的"好坏"是相对的，什么样的模型是好的，不仅取决于算法和数据，还决定于任务需求。
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