数据分析------统计学知识点（四）

数据算法基础

1.准确率与置信区间

当评估一个算法的性能时，通常首先考虑准确率（Accuracy），这是一个衡量模型整体预测准确性的指标。

（1）准确率（Accuracy）

表示正确预测的比例，公式：准确率=预测正确的样本数量/预测总的样本数量

准确率并不能总能有效地反映模型的性能，尤其在类别不平衡的数据集中

为更准确评估模型在特定类别上的表现，使用精确率（Precision）和召回率（Recall）

• 混淆矩阵——是一个特定于二分类问题的表格，用于可视化模型性能

	预测是类别A	预测是类别B
实际是类别A	TP-True Positive	FN-False Negative
实际是类别B