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准确率 (accuracy)
1016次浏览 dataju 于 2016-07-10 发布
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评价指标介绍

准确率 (accuracy) 是分类问题的评价指标,由分类模型的混淆矩阵计算得到(参见混淆矩阵),介于0到1之间的实数值,用以衡量分类模型在全部类别上整体的预测准确程度。该指标能够从整体上体现模型的对全部类别的分辨能力,但容易受到类别均衡程度的影响,故一般应用于类别比例均衡的样本分类评价。

相关应用案例
# 应用案例名称 应用案例介绍
1 UCI Iris 数据集支持向量机建模预测鸢花种类 UCI Iris 数据集,采用多分类支持向量机 C-SVC 方法建模,通过鸢花外形数据预测鸢花种类。
参考文献
暂无

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