2024年4月4日发(作者：mx视频播放器安卓版下载)
accuracy评价指标
准确率（accuracy）是机器学习模型常用的一项评价指标，用于衡量
模型在分类问题上的性能表现。准确率指模型正确预测的样本数与总样本
数之比，即：
准确率是模型预测正确率的衡量指标，通常用百分比形式表示。例如，
如果模型在100个样本上正确分类了90个，那么准确率为90%。
为了更好地了解模型的性能和表现，其他的评价指标也需要被考虑。
特别的，准确率常常和召回率（recall）、精确率（precision）、F1-
score等指标结合使用。
-召回率：召回率是指模型正确识别正样本的能力，即将正样本标记
为正样本的样本数与实际正样本的总数之比，即：
recall = (正确预测的正样本数)/(真实正样本数)。
-精确度：精确度是指模型预测为正样本并且实际为正样本的样本数
与预测为正样本的总样本数之比，即：
precision = (正确预测的正样本数)/(预测为正样本的总样本数)。
- F1-score：F1-score是精度和召回率的综合考虑，可以通过计算
精度和召回率的调和平均值来确定，即：
F1-score = 2 某 (precision 某 recall) / (precision + recall)。
使用上述指标时，需要结合业务特点和需求来选择最适合的评价指标。
例如，在垃圾邮件识别中，误判为垃圾邮件比漏判正常邮件更严重，因此
精确度和召回率应被同时考虑。在疾病检测中，焦虑和担心的负向影响更
大，因此要考虑降低假阳性率，即增加精确度。
总之，正确选择评价指标对于评估模型性能的准确性和可靠性至关重
要。只有综合考虑各指标的优点和缺点，才能更好地度量模型表现，并制
定合适的改进策略。
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