一文详尽系列之模型评估指标

在机器学习领域通常会根据实际的业务场景拟定相应的不同的业务指标，针对不同机器学习问题如回归、分类、排序，其评估指标也会不同。准确率、精确率、召回率、F1值定义准确率（Accuracy）：正确分类的样本个数占总样本个数，精确率（Precision）：预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例，召回率（Recall）：预测为正确的正例数据占实际为正例数据的比例，F1 值（F1 score）：计算背景：假如有 100 个广告，某用户对 80 个不感兴趣，对其中 20 个感兴趣，目标是找出所有用户感兴趣的广告，现在挑出 40 个，其中 10 个感兴趣的，请问如何评估一下他的工作。实际正类实际负类预测正类TP=10FP=30预测负类FN=10TN=50通过混淆矩阵，我们可以算出来 优缺点准确率、精确率 ………………………………