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机器学习-Sklearn(第三版)
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SVC模型评估指标

1、混淆矩阵

二分类中极为有效,少数类为正例,多数类为负例

 

1)真实值在预测值之前,两数字相同则预测正确

2)所有指标范围在[0,1],11、00为分子的指标越接近1越好,01、10分子的指标越接近0越好

6个指标

1、准确率Accuracy

2、

1)精确度Precision(查准率):

越低,误伤了过多的多数类,衡量 多数类判错付出的成本

将多数类判错成本高昂时,追求高精确度

2)召回率Recall(敏感度、真正率、查全率)

越高,捕捉出了越多的少数类

不计一切代价找出少数类,追求高召回率

召回率和精确度此消彼长,代表捕捉少数类的需求和不误伤多数类需求的平衡

3)F1 measure:范围[0,1],越接近1越好,代表精确度和召回率越高

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