Python scikit-learn，分类模型的评估，精确率和召回率，classification_report

最新推荐文章于 2024-11-19 19:00:00 发布
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#机器学习 #深度学习 #人工智能

博客探讨了分类模型的评估标准，重点介绍了准确率、精确率、召回率和F1-score的概念。准确率是所有预测正确样本的比例，而精确率和召回率分别衡量了预测为正例样本的准确性与全面性。F1-score综合了精确率和召回率，体现了模型的综合性能。

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分类模型的评估标准一般最常见使用的是准确率（estimator.score()），即预测结果正确的百分比。

混淆矩阵：在这里插入图片描述

准确率是相对所有分类结果；精确率、召回率、F1-score是相对于某一个分类的预测评估标准。

精确率(Precision)：预测结果为正例样本中真实为正例的比例（查的准）（
）

在这里插入图片描述

召回率(Recall)：真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（查的全）（在这里插入图片描述
）

在这里插入图片描述

分类的其他评估标准：F1-score，反映了模型的稳健型

在这里插入图片描述

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