文本分类器性能评估指标

资 源 简 介

文本分类器性能评估指标

详 情 说 明

文本分类器性能评估指标是衡量模型预测效果的重要依据。准确率反映分类正确的样本比例，但可能在不平衡数据集中产生误导。召回率体现模型找出正类的能力，适合关注漏检的场景。F1分数作为准确率和召回率的调和平均，能更全面评估模型表现。ROC曲线下的AUC值常用于二分类问题，展示模型在不同阈值下的表现。多分类问题中则常用宏平均和微平均来综合各类别表现。这些指标需根据业务需求选择，例如医疗诊断更关注召回率，而垃圾邮件过滤可能优先考虑准确率。