分类任务评测标准：混淆矩阵、Accuracy、Precision、Recall

分类任务的metrics——模型评测标准 在机器学习中，模型评估标准是非常重要的，特别是在分类任务中。只有通过评估模型的性能，才能知道模型是否能够实际应用。下面将详细介绍分类任务的metrics。 1. 准确率（Accuracy） 准确率是指预测正确的比例，不管是True Positive还是True Negative都是预测对了。计算公式为：Acc=(TP+TN)/(TP+FP+FN+TN)。其中，TP(True Positive)表示预测为正例且实际为正例，TN(True Negative)表示预测为负例且实际为负例，FP(False Positive)表示预测为正例且实际为负例，FN(False Negative)表示预测为负例且实际为正例。 2. 精度（Precision） 精度是指预测为正例的实际上有多少为正例。计算公式为：P=TP/(TP+FP)。精度可以看作是预测的准确性，越高越好。 3. 召回率（Recall） 召回率是指实际为正例的有多少预测为正例。计算公式为：R=TP/(TP+FN)。召回率可以看作是模型对正例的覆盖率，越高越好。 在实际应用中，P和R是此消彼长的，理想情况下则是相对都高。如果都是低的，模型的性能就不好。 此外，还有其他的metrics，如F1-score、ROC-AUC等，它们都是评估模型性能的重要指标。 混淆矩阵（Confusion Matrix）是分类任务中非常重要的概念，它可以帮助我们更好地理解模型的性能。混淆矩阵可以分为四个部分：True Positive、True Negative、False Positive、False Negative。 True Positive（TP）表示预测为正例且实际为正例。 True Negative（TN）表示预测为负例且实际为负例。 False Positive（FP）表示预测为正例且实际为负例。 False Negative（FN）表示预测为负例且实际为正例。 只有通过了解这些概念，才能更好地评估模型的性能，并不断提高模型的性能。