评价随机森林分类性能最重要的指标

评价随机森林分类性能最重要的指标通常是准确率（accuracy），即正确分类的样本数占总样本数的比例。但是在某些情况下，准确率并不能完全反映模型的性能，因为它忽略了类别不平衡问题和错误分类的严重程度。因此，还应该考虑其他指标，如精确率（precision）、召回率（recall）、F1值等。这些指标可以帮助我们更全面地评估模型的性能，并找到适合具体应用场景的最佳模型。