社区机器学习指标是衡量机器学习模型性能的重要工具。以下是一些关键指标：

  • 准确率（Accuracy）：模型正确预测的样本数占总样本数的比例。
  • 召回率（Recall）：模型正确预测的阳性样本数占总阳性样本数的比例。
  • F1 分数（F1 Score）：准确率和召回率的调和平均数。
  • AUC（Area Under the Curve）：ROC 曲线下方的面积，用于评估模型的区分能力。

机器学习模型

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性能指标对比

以下是一些常见的性能指标对比：

  • 准确率 vs. 召回率：在分类问题中，准确率通常关注整体正确率，而召回率关注对正类的识别能力。
  • F1 分数 vs. AUC：F1 分数更关注模型在特定类别上的表现，而 AUC 更关注模型的整体区分能力。

性能指标对比

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