【摘要】基于混淆矩阵的机器学习分类指标体系是在衡量各个分类器的分类效果中最常用的,本文对这些指标的计算原理进行了全面的整理,其中,对二分类的G-mean值和Matthews相关系数做了三分类及更多分类上的推广定义,并利用UCI的机器学习数据的Vehicle Silhouettes (汽车轮廓)数据集进行了基于Sklearn的相应python实验,给出了相...