一、准确度的陷阱和混淆矩阵
分类算法的评价
分类准确度的问题：
一个安正预测系统，输入体检信息，就可以判断是否有癌症，
预测准确度：99.9%
如果癌症产生的概率只有0.01%
我们系统预测所有人都是健康的，可达到99.99%的准确度。
对于极度偏斜 (Skewed Data）的数据 只使用分类准确度 是远远不够的，需要使用 混淆矩阵 做进一步的分析
二、精准率和召回率
精准率：预测20个患病 只有8个正确 精准率40%
召回率： 实际存在10个 患病 预测了8个 召回率80%
三、实现混淆矩阵，精准率和召回率
四、F1 Score
精准率重要些，股票预测，召回率重要些，病人预测
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