如何衡量分类模型的准确性

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。

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/weixin_42613360/article/details/129590622