使用 scikit-learn 玩转机器学习——模型评价（下）
精准率是TP值与TP值和FP值的和的比值，在上例中表示预测对的中奖人数占按预测应该中奖的人数的比值，表示如下：召回率是TP值与TP值和FN值的和的比值，在上例中表示预测对的中奖人数占实际中奖人数的比率，表示如下：然后我们可以得到我们所据上述例子中的混淆矩阵：根据精准率和召回率的定义可得， 出现除0情况而无意义，，召回率为0，根据召回率的定义也可知，召回率表示的是对于特定的目标群，预测正确的比率。....
使用 scikit-learn 玩转机器学习——模型评价（上）
对于分类模型来说，我们一般会用模型的准确率来进行模型的评价，模型的准确率是用预测正确的样本数除以模型的总数。如果一个模型的准确率达到了95%，那么在我们的印象中，是不是这个模型表现的还挺不错的，那如果达到了99%呢，岂不是更好？但是，在样本类别不平衡的情况下，仅仅使用模型的准确率并不能体现出模型的优劣。就拿微博抽奖来举个栗子，IG 夺冠时王思聪发微博称：点赞、转发本条庆祝 IG 夺冠的微博可以参....
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