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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
机器学习
性能度量