在构建和评估机器学习模型时，选择合适的指标至关重要。以下是一些常见评估指标及其应用场景：

常用指标解析 📊

  • 准确率（Accuracy）
    衡量分类正确的样本比例。

    zhuanjia_jingdu
    *适用场景：数据分布均衡时*

  • 精确率（Precision）
    预测为正类的样本中实际为正类的比例。

    zhuanjia_jingdu_2
    *适用场景：关注误报率*

  • 召回率（Recall）
    实际为正类的样本中被正确预测的比例。

    zhuanjia_jingdu_3
    *适用场景：关注漏报率*

  • F1分数
    精确率与召回率的调和平均数。

    zhuanjia_jingdu_4
    *适用场景：需要平衡精确率和召回率*

  • AUC-ROC曲线
    衡量分类器整体性能的曲线。

    ROC_xianju
    *适用场景：二分类问题*

扩展阅读 🔍

想要深入了解不同场景下的指标选择，可以参考我们的机器学习模型评估实战教程。