分类的评价指标

机器学习中的分类指标包括精确率、召回率、准确率和F函数等。

1）准确率（Accuracy）表示正确分类的测试实例的个数占测试实例总数的比例，计算公式为：

（2）召回率（Recall），也叫查全率，表示正确分类的正例个数占实际正例个数的比例，计算公式为：

（3）精确率（Precision），也叫查准率，表示正确分类的正例个数占分类为正例的实例个数的比例，计算公式为：

4）F1-score是基于召回率（Recall）与精确率（Precision）的调和平均，即将召回率和精确率综合起来评价，计算公式为: