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accuracy和precision的区别

发表时间：2024-07-30 06:41:27 来源：网友投稿

Accuracy和precision是在机器学习中评价最常用的两种指标，二者的区别在于衡量侧重点不同。Accuracy指的是分类器正确分类的样本数所占的比例，粗略地反映了一个模型的分类能力；Precision指的是分类器所预测为正样本中真正为正样本的比例，更侧重于分类器对正例的识别和区分程度。Accuracy和Precision相互矛盾，当一个模型的Accuracy很高，而Precision就可能会很低，比如正例和负例的数据分布不均时。同样的精度很高，并不一定意味着准确率高。在实际业务场景中，我们需要根据具体的数据集情况来选择更加适合的评价指标。

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