文章目录
- 前言
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- 1. 了解评估指标的重要性
- 2. 分类问题的评估指标
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- 准确率
- 精确率和召回率
- F1分数
- 混淆矩阵
- ROC曲线和AUC
- 3. 回归问题的评估指标
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- 均方误差（MSE）
- 均方根误差（RMSE）
- 平均绝对误差（MAE）
- R²分数
- 4. 如何选择评估指标
- 5. 使用Scikit-learn选择评估指标
- 结论
前言
在机器学习中，评估模型的性能是一个不可或缺的步骤。选择正确的评估指标对于模型的优化和验证至关重要。本文将探讨如何在Python的Scikit-learn库中选择和使用不同的性能度量指标。
1. 了解评估指标的重要性
在训练模型时，我们不仅仅想要模型能在训练数据上表现良好，更希望它能在未见过的数据上做出准确的预测。为了准确评估模型的泛化能力，我们需要使用合适的评估指标。
2. 分类问题的评估指标
在分类问题中，
