第二集 - 教你简单记忆各分类任务的指标

发布网友发布时间：2024-10-01 23:03

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热心网友时间：2024-12-13 06:49

本文将深入讲解分类任务中的关键指标，包括二分类与多分类任务的区别，以及相应的衡量方法。在衡量分类模型性能时，准确率、精确率、召回率、F1-Score、Macro F1和Micro F1是常用工具。

二分类任务

二分类任务中，主要指标有准确率、精确率和召回率。准确率表示预测正确的样本数占总样本数的比例。精确率关注模型预测为正例的正确率，而召回率则衡量模型识别出所有正例的能力。记忆技巧是通过图像理解，如圈出目标值，结合定义来计算。

F1-Score

F1-Score是精确率和召回率的平衡指标，理想的F1值接近1，表示模型性能优秀。

对于多分类，Macro F1通过拆分成二分类任务并取平均，对每个类别的性能平均考虑。Micro F1则将所有类别汇总后计算，受样本数量影响较小，两者都是越大越好。

在模型优化和对比时，若要全面评估，还需关注ROC曲线下的面积，面积越大，模型性能越好。