机器学习评估指标

在机器学习项目中，评估模型的性能至关重要。以下是一些常用的评估指标：

• 准确率 (Accuracy): 模型正确预测的样本数占所有样本的比例。
• 召回率 (Recall): 模型正确预测的正例数占所有正例的比例。
• 精确率 (Precision): 模型正确预测的正例数占所有预测为正例的样本的比例。
• F1 分数 (F1 Score): 精确率和召回率的调和平均数，用于综合衡量模型的性能。

机器学习评估指标示意图

以下是一些评估指标的计算公式：

• 准确率: $\frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$
• 召回率: $\frac{TP}{TP + FN}$
• 精确率: $\frac{TP}{TP + FP}$
• F1 分数: $\frac{2 \times Precision \times Recall}{Precision + Recall}$

更多关于机器学习评估指标的信息，您可以参考 本站机器学习基础教程。