准确率、精确率和召回率是评估模型性能的指标。( )
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发布时间：2025-07-13 07:19:23
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- 1.准确率、精确率和召回率是评估模型性能的指标。( )
- 2.计算准确率、错误率、精确率、召回率和f1指数
- 3.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。
- 4.stman、JMeter 等工具及准确率、召回率等指标，形成覆盖功能、性能、安全、
- 5.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，
- 6.常用的分类模型评价指标有准确率、_______、召回率、F1值、Roc和AUC等。
- 7.以下不属于分类模型的评价指标的是？A.精确率B.召回率C.均方误差D.ROC曲线
- 8.精确率越高，意味着误报率越低，因此，当误报的成本较高时，精确率指标有助于判断模型的好坏。
- 9.精确率越高，意味着误报率越低，因此，当误报的成本较高时，精确率指标有助于判断模型的好坏。
- 10.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。（ ）
