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。 *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。 *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。 *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。 *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。 *适用场景:二分类问题*
扩展阅读 🔍
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