accuracy 0.8806584362139918 precision 0.8861501058086642 recall 0.8994595635936418 f1_score 0.883782327271778
时间: 2023-11-04 17:06:17 浏览: 45
这四个指标都是用来衡量分类模型性能的指标。其中:
- Accuracy(准确率)表示模型正确分类的样本数量占总样本数量的比例。
- Precision(精确率)表示模型预测为正类的样本中,真正为正类的比例。
- Recall(召回率)表示所有正类样本中,被模型正确预测为正类的比例。
- F1-score(F1值)是Precision和Recall的调和平均数,综合考虑了二者的贡献。
根据你提供的指标,可以看出该分类模型的准确率较高,但是精确率和召回率相对较低,F1值处于中等水平。需要根据实际情况选择合适的指标进行评价。
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分类模型结果accuracy 0.8909465020576132 precision 0.89371402199823 recall 0.8917696895330313 f1_score 0.8855482260877139
这是一个分类模型的评估结果,说明该模型的准确度(accuracy)为 0.8909,即模型正确分类的比例为 89.09%;精确度(precision)为 0.8937,即模型正确预测为正类的样本比例为 89.37%;召回率(recall)为 0.8918,即模型正确识别正类样本的比例为 89.18%;F1 分数(f1_score)为 0.8855,即精确率和召回率的加权平均值。这些指标反映了分类模型的性能,越高则表示模型的表现越好。
Accuracy_score:0.995565 Precision_score:0.98370536854472908 Recall_score:0.971350751234545 F1_score:0.977489 Auc:0.9887765786
这是一个分类模型的评估指标结果。Accuracy_score表示模型的准确率,Precision_score表示模型的精确率,Recall_score表示模型的召回率,F1_score是综合考虑了精确率和召回率的指标,Auc表示模型的曲线下面积。从这些指标的值来看,这个分类模型表现不错,准确率高,精确率和召回率也比较均衡。