无论是打数模还是单纯的搞机器学习,都需要对最后训练结果进行分析,这时候常用的四个指标:准确率、召回率、精确率、F1分数。 作为指标,一定会涉及几个方面 假设: TP (预测正确):30个FN (漏检):10个FP (误认为是):15个TN (预测正确不是):45个 这四个指标可以形成一个混淆矩阵: 1️⃣准确率 (Accuracy) 所有预测结果中,预测正确的比例 最直观的指标,但在数据不平衡时表现不佳 2️⃣精确率 (Precision) 模型所有预测为“苹果”的结果中,有多少是真正的苹果公式:是“预测的准不准”…