在正负样本不平衡的情况下,准确率这个评价指标有很大的缺陷。比如在互联网广告里面,点击的数量是很少的,一般只有千分之几,如果用acc,即使全部预测成负类(不点击)acc 也有 99% 以上,没有意义。
机器学习评价指标 对于 机器学习 中 评价 模型 性能 的 指标 ,常用的有 准确率 、精度、 召回率 、P-R曲线、F1 分数、ROC、AUC以及混淆矩阵等。
用来衡量二分类模型的指标有如下:准确率(Accuracy)正确预测的样本数占总样本数的比例。精确率(Precision)正确预测为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例。
F值是精确率和召回率的调和值,更接近于两个数较小的那个,所以精确率和召回率接近时,F值最大。很多推荐系统的评测指标就是用F值的。
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