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参考《机器学习》，周志华，清华大学出版社

第二章

回归问题

回归任务常用的度量指标是：均方误差

\[ E(f;D)=\frac {1}{m}\sum^{m}_{i=1}(f(x_{i})-y_{i})^{2} \]

分类问题

分类任务中常用的性能度量指标是：错误率、精度

错误率：分类错误的样本数/样本总数

精度：分类正确的样本数/样本总数

查准率precision：

\[ P=\frac {TP}{TP+FP} \]

查全率recall：

\[ R=\frac {TP}{TP+FN} \]

P-R曲线

以查准率为横轴，以查全率为纵轴，得到查准率、查全率曲线，简称“P-R”曲线。

平衡点

查全率 = 查准率

F1

\[ F1 = \frac {2\times P \times R } {P+R} \]

真正例率：

\[ TPR = \frac {TP}{TP+FN} \]

假正例率：

\[ FPR = \frac {FP} {TN+FP} \]

ROC曲线

研究学习器的泛化能力

横轴假正例率，纵轴真正例率，得到ROC曲线

AUC

ROC曲线下的面积，称为AUC

模型的度量

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原文地址：https://www.cnblogs.com/xuehuiping/p/12195616.html