逻辑斯蒂回归算法的准确率、精确率、召回率、F1值

逻辑斯蒂回归算法的准确率、精确率、召回率、F1值是评估模型性能的常见指标，它们分别表示模型的分类准确率、正例判断准确率、正例判断率、正例判断准确率和召回率综合指标。下面分别介绍这些指标的定义和计算方法：

1. 准确率（Accuracy）：表示分类器正确分类的样本数占总样本数的比例，即：

准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

其中，TP表示真正例（True Positive），TN表示真负例（True Negative），FP表示假正例（False Positive），FN表示假负例（False Negative）。

2. 精确率（Precision）：表示分类器在所有预测为正例的样本中，真正例的比例，即：

精确率 = TP / (TP + FP)

3. 召回率（Recall）：表示分类器在所有真实为正例的样本中，预测为正例的比例，即：

召回率 = TP / (TP + FN)

4. F1值（F1 Score）：综合考虑精确率和召回率，是一个综合指标，表示分类器的性能，即：

F1值 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)

这些指标的取值范围都在0到1之间，值越接近1表示模型性能越好。在实际应用中，我们通常会根据具体的业务需求来选择不同的评估指标，以便更好地评估模型的性能。