分类算法的准确度如何衡量？
2023-12-25 阅读 21
分类算法的准确度可以通过以下指标来衡量：
1. 准确率（Accuracy）：准确率是指分类算法正确分类的样本数量与总样本数量之比。准确率越高，表示分类算法的性能越好。
2. 精确率（Precision）：精确率是指分类算法正确预测为正类的样本数量与预测为正类的样本总数量之比。精确率衡量了分类算法预测为正类的准确性。
3. 召回率（Recall）：召回率是指分类算法正确预测为正类的样本数量与真实正类样本总数量之比。召回率衡量了分类算法对正类样本的识别能力。
4. F1值（F1-score）：F1值是精确率和召回率的调和平均值，可以综合评估分类算法的准确性和召回率。F1值越高，表示分类算法的综合性能越好。
除了以上指标，还可以使用混淆矩阵（Confusion Matrix）来评估分类算法的准确度，混淆矩阵可以展示分类算法在各个类别上的分类情况，包括真正类（True Positive）、真负类（True Negative）、假正类（False Positive）和假负类（False Negative）的数量。根据混淆矩阵可以计算出准确率、精确率、召回率等指标。
更新于 2023年12月25日
