在机器学习中，评估模型的性能是至关重要的。以下是一些常用的评估指标：
常见评估指标
- 准确率 (Accuracy): 准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例。
- 召回率 (Recall): 召回率是指模型正确预测的阳性样本数占总阳性样本数的比例。
- 精确率 (Precision): 精确率是指模型正确预测的阳性样本数占预测为阳性的样本总数的比例。
- F1 分数 (F1 Score): F1 分数是精确率和召回率的调和平均数，用于平衡两者。
实例
假设我们有以下数据：
| 标签 | 预测 |
|---|---|
| 正确 | 正确 |
| 正确 | 错误 |
| 错误 | 正确 |
| 错误 | 错误 |
- 准确率: (2/4) * 100% = 50%
- 召回率: (2/2) * 100% = 100%
- 精确率: (2/3) * 100% = 66.67%
- F1 分数: (2/3) * 100% = 66.67%
扩展阅读
想要了解更多关于机器学习评估指标的内容，可以参考本站的 机器学习基础教程。
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