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转载自：Datawhale

本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结。机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集则用于评估模型。针对不同的机器学习问题（分类、排序、回归、序列预测等），评估指标决定了我们如何衡量模型的好坏。

一、Accuracy

准确率是最简单的评价指标，公式如下：

但是存在明显的缺陷：

当样本分布不均匀时，指标的结果由占比大的类别决定。比如正样本占99%，只要分类器将所有样本都预测为正样本就能获得99%的准确率。结果太笼统，实际应用中，我们可能更加

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