列出5种用于评估机器学习模型的常见指标
测量机器学习模型的5个常见指标是: 1. **精度**:测量正确分类的实例与总实例的比例. 2. **精度**:测量实际正确的预测正确实例的比例. 3. **回忆**:也称为灵敏度,测量模型正确分类的实际正确实例的比例. 4. **F1-Score**:这是精度和回忆的权衡平均值,在类分布不均时使用. 5. **ROC-AUC**:接收器操作特征 - 曲线下的区域是分类问题的性能测量. 它测量模型区分正面和负面类的能力. AOC越大,模型的预测准确度越好.