分类效果评价（机器学习）

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准确率

精确率(precision)

召回率(recall，也称为查全率)

调回平均

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对于一般分类问题，有训练误差、泛化误差、准确率、错误率等指标

对于常见的二分类问题，样本只有两种分类结果，将其定义为正例与反例。

那么在进行分类时，对于一个样本，可能出现的分类情况共有四种:

样本为正例，被分类为正例，称为真正类(TP)

样本为正例，被分类为反例，称为假反类(FN)

样本为反例，被分类为正例，称为假正类(FP)

           样本为反例，被分类为反例，称为真反类(TN)

准确率

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准确率：分类模型正确分类的样本数（包括正例与反例）与样本总数的比值

精确率(precision)

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模型正确分类的正例样本数与总的正例样本总数（即正确分类的正例样本数目与错误分类的正确样本数目之和）的比值

召回率(recall，也称为查全率)

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模型分类正确的正例样本数与分为正确类的样本总数（分类正确的正例和分类正确的反例之和）的比值

 

调回平均

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