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  • 分类模型的评估

    在 机器学习岭回归器的构建和模型评估 中,讲解了回归模型的评估方法,主要有均方误差MSE, 解释方差分,R方得分等指标。
    同样的,对于分类模型,也有很多评估指标来判断该分类模型是否达到我们的要求,这几个评估指标主要是指

          准 确率(accuracy),精确率(precision),召回率(recall),F1值(F1 measure)

    准确率(accuracy)的定义是:对于给定的测试集,分类模型正确分类的样本数与总样本数之比。

     

    精确率的定义是:对于给定测试集的某一个类别,分类模型预测正确的比例,或者说:分类模型预测的正样本中有 多少是真正的正样本。

     

    召回率的定义为:对于给定测试集的某一个类别,样本中的正类有多少被分类模型预测正确

     

     

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