我正在研究逻辑回归模型，但在使用它进行分类时，我对如何评估其性能感到困惑。我知道可以使用准确度或混淆矩阵进行评估，但我不确定如何选择最优方法，或者是否有其他方法可以使用。可以向我解释一下如何对逻辑回归模型进行性能评估，并提供一些例子或者资源来帮助我更好地理解和应...
提问者：Neon_Ninja我正在学习逻辑回归模型，但是不知道如何评估该模型的性能。我想了解如何使用混淆矩阵来计算准确率、召回率和F1值。同样，我想知道如何使用ROC曲线和AUC值来评估模型的性能。还有其他的评估方法吗？请大家帮帮我，感谢您的帮助！ ...
提问者：Neon_Light在逻辑回归模型中，评估指标不同于普通线性回归模型。常见的评估指标有准确率、精确率、召回率、F1值、ROC曲线等。其中准确率是指分类正确的样本数与总样本数的比例；精确率是指被正确判定为正类的样本数占所有被判定为正类的样本总数的比例；召回率是指被正确判定为正类的样本数占总...
提问者：跑跑