在机器学习中，模型的性能通常用准确率、召回率、F1得分等指标来评估。
在机器学习中，模型的性能通常用准确率、召回率、F1得分等指标来评估。
发布时间：2025-05-09 01:10:13
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- 1.在机器学习中，模型的性能通常用准确率、召回率、F1得分等指标来评估。
- 2.准确率、精确率和召回率是评估模型性能的指标。( )
- 3.常用的分类模型评价指标有准确率、_______、召回率、F1值、Roc和AUC等。
- 4.F1 值越高，说明模型在准确性和召回率之间取得了较好的平衡。综合考虑准确率和召回率，
- 5.计算准确率、错误率、精确率、召回率和f1指数
- 6.混淆矩阵提供了对模型在每个类别上的预测表现的详细信息，这样可以进一步计算精确度、召回率、F1分数等指标来评估模型的性能。（ ）
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- 8.下面有关分类算法的准确率，召回率，F1 值的描述，错误的是
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- 10.风机的性能通常用性能曲线来表示，通常有（ ）。
