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