作业笔记:How to evaluate the two-class classification model?

本文介绍了评估机器学习模型性能的关键指标,包括准确率、精确度、召回率和F1分数等,并通过实例说明了这些指标的实际意义。

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step 1:

Accuracy: the proportion of the correctly classified instances.

If the accuracy is pretty high, could we say that this is a good model? -> No

e.g. 假设test组有100个人,90个人approved,10个人declined,需要对100个人进行test,极端情况将100个人都赋值approved,在此种情况下accuracy是90%,但我们不能说正确率高,因为10个declined全部预测错误。

step 2:

Precision = TP/(TP+FP)

e.g. Out of the individuals whom the model predicted to be declined, how many were classified correctly? 

解释:预测结果是positive并且实际结果为真 占 预测结果是positive 的百分比

step 3:

Recall = TP/(TP+FN)

e.g. Out of the individuals who actually be declined, how many did the classifier classify correctly?

Step 4:

F1 score = 2(precision*recall) / (precision + recall)




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