确定五个对于评估机器学习模型性能重要的统计指标
1. **精度**:这是一个分类模型性能的最简单,最常用的测量标准.它是通过将正确预测的例子数量与数据集中的总数量分成的. 2. **精度**:精度是模型仅识别相关实例的能力的衡量标准,通常用于假阳性比假负的场景. 它是通过将真阳性数量分成真阳性和假阳性总数的计算标准. 3. **回忆**:回忆,也称为灵敏度,是模型的测量能力,可以识别所有相关实例.它是通过将真阳性数量与真阳性总数分成假阳性,通常用于假阳性比假阳性数量更高的场景. **回忆**:它是通过回忆和回忆的准确度来衡量,在整个模型中使用的,它是通过计算真阳性和假阳性总和真阳性之间的差率. **回忆**:这是一个重要的测量标准,它是通过回忆和回忆的准确度来衡量,然后通过计算真阳性和假阳性总和真阳性之间的差. **回忆**:A1是通过回忆和回忆的准确度来衡量,然后通过回忆和回忆的准确度来衡量. **回忆是一种可衡量标准,可以通过回忆和回忆的准确率来衡量,然后通过回忆和回忆的准确率来衡量. **回忆是一种可衡量标准,可以通过回忆和回忆的准确率来衡量,然后通过回忆和回忆的准确率. **回忆是可衡量的速度.