机器学习f1定义的简单介绍
摘要：
本篇文章给大家谈谈机器学习f1定义，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录一览：1、机器学习中的评价指标2、... 本篇文章给大家谈谈机器学习f1定义，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
机器学习中的评价指标
1、在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指标有很大的缺陷。比如在互联网广告里面，点击的数量是很少的，一般只有千分之几，如果用acc，即使全部预测成负类（不点击）acc 也有 99% 以上，没有意义。
2、AUC（Area Under Curve）是在机器学习领域中常用的评价指标之一。AUC通常用于衡量分类器的性能，特别是二分类模型的性能。
3、其中，yi是第i个样本的真实值，y^i是第i个样本的预测值，n是样本的个数。该评价指标使用的便是欧式距离。
评价机器学习系统性能好坏的指标有
在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指标有很大的缺陷。比如在互联网广告里面，点击的数量是很少的，一般只有千分之几，如果用acc，即使全部预测成负类（不点击）acc 也有 99% 以上，没有意义。
AUC的取值范围在0.5到1之间，其值越接近1，代表该模型的性能越好，反之则代表其性能较差。AUC（Area Under the Curve）是机器学习中常见的评价性能指标之一，它通常用来评估一个二分类模型的性能。
可靠性：可靠性是指计算机系统在长时间运行过程中不出现故障或异常的能力。这个指标包括硬件和软件两个方面，硬件问题可能包括电源故障、CPU故障和内存故障等；软件问题则可能包括病毒攻击、操作系统崩溃等。
用来衡量二分类模型的指标有如下：准确率（Accuracy）正确预测的样本数占总样本数的比例。精确率（Precision）正确预测为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例。
机器学习除了准确率,召回率,roc,还有没有其他的评价指标
在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指标有很大的缺陷。比如在互联网广告里面，点击的数量是很少的，一般只有千分之几，如果用acc，即使全部预测成负类（不点击）acc 也有 99% 以上，没有意义。
机器学习评价指标 对于 机器学习 中 评价 模型 性能 的 指标 ，常用的有 准确率 、精度、 召回率 、P-R曲线、F1 分数、ROC、AUC以及混淆矩阵等。
用来衡量二分类模型的指标有如下：准确率（Accuracy）正确预测的样本数占总样本数的比例。精确率（Precision）正确预测为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例。
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