在使用机器学习算法的过程中,针对不同场景需要不同的评价指标,在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。

一、分类

1. 精确率与召回率

精确率与召回率多用于二分类问题。精确率(Precision)指的是模型判为正的所有样本中有多少是真正的正样本;召回率(Recall)指的是所有正样本有多少被模型判为正样本,即召回。设模型输出的正样本集合为AA,真正的正样本集合为BB,则有:

有时候我们需要在精确率与召回率间进行权衡,一种选择是画出精确率-召回率曲线(Precision-Recall Curve),曲线下的面积被称为AP分数(Average precision score);另外一种选择是计算Fβ分数:
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