1. 分类情况:
准确率 - accuracy
精确率 - precision
精确率(Precision): 预测为正类样本中真正为正类样本的比例【越高越好】
召回率(Recall):预测为正类样本被正确分类的比例【越高越好】
虚警率(False alarm):负类样本被(预测)分为正类样本在所有负类样本中的比例【越低越好】
漏警率表示(Missing alarm)表示正类样本被(预测)分为负类样本在所有正类样本的比例【越低越好】
2. roc曲线
3 AUC(Area under Curve)
其他评估指标
参考:
https://blog.youkuaiyun.com/chenchen1127/article/details/79744010