当我们训练一个分类模型,总要有一些指标来衡量这个模型的优劣。一般可以用如题的指标来对预测数据做评估,同时对模型进行评估。
首先先理解一下混淆矩阵,混淆矩阵也称误差矩阵,是表示精度评价的一种标准格式,用n行n列的矩阵形式来表示。
准确率:分类器正确分类的样本数与总样本数之比。即预测 == 实际的,即斜对角线上的值总和 / 总样本
精确率:预测结果为类n中,其中实际为类n所占的比例
召回率:所有”正确被检索的item(TP)”占所有”应该检索到的item(TP+FN)”的比例
F1值 :精确值和召回率的调和均值
P为精确率,R为召回率
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