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accuracy_score分类准确率

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性能度量 1 accuracy_score 准确率

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模型准确率accuracy

机器学习分类问题指标理解——准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1-Score、ROC曲线、P-R曲线、AUC面积

Precision(查准率) 、Recall(查全率)、F1-Score(F-Measure)、Accuracy(准确率)

模型评估（一）—— 准确率(Accuracy)，精确率(Precision)，召回率（Recall），F1-Score的总结

准确率Accuracy的局限性

分类指标准确率(Precision)和正确率(Accuracy)的区别

准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)

准确率（Accuracy）精确率（Precision）与召回率（Recall）

对机器学习分类任务的评价指标的简单解释(precision(精确率)、（准确率）accuracy、（召回率）recall、

准确率（accuracy）、召回率（recall）的意义和区别

sklearn预测评估指标计算详解：准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1score

牢记分类指标：准确率、精确率、召回率、F1 score以及ROC

分类指标：准确率、精确率、召回率、F1 score以及ROC、AUC、宏平均、加权平均

【转】召回率 Recall、精确度Precision、准确率Accuracy、虚警、漏警等分类判定指标

召回率 Recall、精确度Precision、准确率Accuracy、虚警、漏警等分类判定指标

详解准确率acc、精确率p、准确率acc、F1 score

机器学习准确率accuracy的几种代码结构参考

准确率、查准率、查全率、F-score

pytorch求多分类的准确率

分类指标之准确率、AUCROC

如何提升分类模型准确率

机器学习分类性能指标：准确率Accuracy/精确率Precision/召回率Recall/F1值

sklearn中分类模型评估指标（一）：准确率、Top准确率、平衡准确率

机器学习和深度学习分类问题的几个指标:准确率、精准率、召回率、F1-score、Macro-F1、Micro-F1

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准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure

理解精确率(precision)、准确率(accuracy)和召回率（recall）

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