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评估分类模型思维导图
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评估分类模型
树图思维导图提供 评估分类模型 在线思维导图免费制作，点击“编辑”按钮，可对 评估分类模型 进行在线思维导图编辑，本思维导图属于思维导图模板主题，文件编号是：5243bcdb127428556912dbc01d3cd71f
思维导图大纲
评估分类模型思维导图模板大纲
准确率
优点
直观易懂，广泛适用
缺点
缺乏具体预测信息
对于不均衡数据集不敏感
召回率
优点
专注预测为正例的准确性
适用于不平衡数据集
缺点
无法评估漏掉正例的影响
与召回率相互影响
精确率
优点
直观易懂，广泛适用
计算简单，易上手
缺点
对于不平衡数据集不敏感
未考虑错误的严重性
F1分数
优点
综合考虑精确率和召回率
可以为多类别分类问题提供综合的评估记过
缺点
权重不平衡，指标单一
无法体现错误分类的严重性
Roc曲线和AUC
优点
不受类别分布不平衡的影响
比较不同模型之间的性能
提供全面的模型性能评估
不受正负样本濒临决策边界的影响
缺点
收样本分布偏斜的影响
Kappa系数
优点
考虑了随机性和一致性
直观易懂，适用于类别不平衡数据集
缺点
受类别分布偏斜的影响
容易受到数据分布和标签定义的影响
对错误分类的严重性不敏感
仅使用于二分类或者多分类问题
PR曲线和AP
优点
强调正例识别的能力，适用于不平衡数据集
比较不同模型之间的性能和确定最佳分类阈值
缺点
对类别分布敏感，不适用于多分类问题
无法区分不同类型的错误
沪公网安备 31011502019485号
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