召回率(Recall): 正类别样本中被正确识别为正类别的比例,即真正类别样本数占所有实际正类别样本数的比例。精确度(Precision): 被正确识别为正类别的样本中,真正是正类别的比例。F1分数(F1 Score): 综合考虑了召回率和精确度,是二者的调和平均。AUC-ROC(曲线下面积): 用于二分类问题,表示ROC曲线下的...
总体精度:每个样本分类正确的概率,与Kappa系数结合使用,反映整体分类效果。准确率(Precision):预测为正的样本中真正为正的比例,衡量预测的准确性。召回率(Recall):实际正样本中被正确识别的比例,强调识别出的真实样本数量。F1分数:结合精确度和召回率,避免指数饱和问题,提供更全面的评估。数据示...
百度试题 题目下列哪个指标用于衡量分类模型的准确度?(A) A. 准确率 B. 召回率 C. F1分数 D. AUC-ROC 相关知识点: 试题来源: 解析 A null
百度试题 结果1 题目您通常使用哪些指标来评估您的数据分析结果的质量?(多选) A. 准确度 B. 召回率 C. F1分数 D. ROC曲线下的面积(AUC) E. 马尔可夫链蒙特卡罗模型(MCMC) 相关知识点: 试题来源: 解析 ABCD