#AUC

评估指标全解：准确率、精确率、召回率、F1、AUC ROC，以及什么时候看哪个

TL;DR： 准确率在不平衡数据上会骗人——99% 的准确率可能只是因为你的数据里 99% 都是负样本。精确率关注"预测为正的有多少是对的"，召回率关注"实际为正的有多少被找到了"。F1 是两者的调和平均。AUC ROC 衡量模型区分正负…