precision= **的結果中**正確的正例 / **的結果中所有為1的值
recall= **的結果中**正確的正例 / 真實存在的正例數
所以p_r_curve 對負樣本的比例不敏感
（1）真陽性(true positive，tp)：檢測不健康，且實際不健康；正確肯定的匹配數目；
(2) 假陽性(false positive，fp)：檢測不健康，但實際健康；誤報，給出的匹配是不正確的；
(3) 真陰性(true negative，tn)：檢測健康，且實際健康；正確拒絕的非匹配數目；
(4) 假陰性(false negative，fn)：檢測健康，但實際不健康；漏報，沒有正確找到的匹配的數目
tpr= tp/（tp+fn）**正確的正樣本/ **結果中所有正樣本
fpr= fp/(tn+fp) 監測健康實際不健康的/ 實際所有健康的
機器學習 評估方法 評價指標
在選擇模型的時候，我們會選擇好的模型，丟棄不好的模型。模型的好或者不好是根據評價指標來衡量的，這篇文章介紹了分類任務中幾種常用的評價指標，包括 錯誤率 error rate 和精度 accuracy 查準率 precision 查全率 recall 和f1 roc auc。錯誤率 error rat...
機器學習 模型評價和優化方法
機器學習中的高偏差指的是模型的損失函式校驗中，訓練集和測試集error大，模型欠擬合 高方差是指訓練集的error小，測試集的error大，模型過擬合。通俗來說，高偏差問題就是採用訓練集訓練效果都不太好的模型，而高偏差問題就是訓練效果好，但是測試效果不好的模型，繪製學習曲線有助於了解演算法是高偏差問...
機器學習 對分類問題的評價方法
準確率 accuracy 正確 的樣本佔所有樣本的比例 精確率 查準率 precision 為true的樣本中真正為true的比例，p tp tp fp 查全率 召回率 recall 所有正樣本中被正確 的比例，r tp tp fn f1 score 查準率和查全率的調和平均值 roc曲線指受試者工...