accuracy、recall、precision、F1和auc

这是关于机器学习中的性能指标的问题。这些指标用于评估分类器的性能。

- Accuracy（准确率）是分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。即：准确率=正确分类的样本数/总样本数。

- Recall（召回率）是指实际为正例的样本中被分类器正确识别为正例的样本数占实际为正例的样本总数的比例。即：召回率=被正确识别为正例的样本数/实际为正例的样本总数。

- Precision（精确率）是指分类器正确识别为正例的样本数占分类器识别为正例的样本总数的比例。即：精确率=被正确识别为正例的样本数/分类器识别为正例的样本总数。

- F1 Score（F1得分）是Precision和Recall的调和平均值。即：F1得分=2*(精确率*召回率)/(精确率+召回率)。

- AUC（Area Under Curve，曲线下面积）是指分类器绘制的ROC曲线下面积的大小，用于评估二分类问题的分类器性能。