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学习性能评价指标¶

机器学习分类	性能指标
分类	Accuracy、precision、Recall、F1 Score、ROC Curve、PR Curve、AUC、混淆矩阵
回归	MAE、MSE、RMSE

回归¶

平均绝对误差MAE（Mean Absolute Error）又被称为 L1范数损失。

均方误差MSE（Mean Squared Error）又被称为 L2范数损失。

这里不赘述ROC的一些细节，参考ROC和AUC介绍以及如何计算AUC

AUC 是 ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线以下的面积, 介于0.1和1之间。Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。