如何衡量分类模型的准确性

文章探讨了评估分类模型性能的三个关键指标:精确率衡量预测正确的比例,召回率表示模型捕捉到所有正样本的能力,而F1得分综合考虑了精确率和召回率,提供了模型整体表现的平衡度量。

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衡量分类模型的准确性最常用的方法是精确率、召回率和F1得分。精确率反映了模型对正确预测的准确度,召回率反映了模型对数据集中的全部样本的覆盖程度,而F1得分是精确率和召回率的调和平均值,反映了模型在预测准确性和全覆盖性上的总体表现。

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