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我有一些标记数据，将数据集分类为正面或负面。现在我有一个自动执行相同操作的算法，我想比较结果。

有人说我使用精确度和召回率，但我不确定这些是否合适，因为真正的否定甚至没有出现在公式中。我宁愿对正面和负面都使用一般的“预测率”。

评估算法的好方法是什么？谢谢！！

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没有通用的“最佳”评估方法，一切都取决于您的目标，因为每种方法都捕捉到不同的现象：

  • 准确度是一种简单的度量，非常适合多标签分类和相当平衡的数据
  • F1-score 捕捉精度/召回权衡
  • MCC 是一个很好的度量，非常适合类大小不均衡的数据集
于 2013-09-28T19:21:01.723 回答