逻辑回归模型中采用的评估指标有哪些？

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的正类样本数的比例；F1值是精确率和召回率的调和平均数；ROC曲线是以假正率为横轴，真正率为纵轴的曲线图，可以直观地表示分类器性能。在应用逻辑回归模型前，需要根据具体业务场景选择合适的评估指标。

提问时间：2023-06-06 19:56:01 编辑时间：2023-06-06 19:56:03 提问者： 跑跑
  • Wild_Waterfall
    3

    逻辑回归模型中常用的评估指标有准确率、精确率、召回率、F1值、ROC曲线等。具体解释可以参考问题说明部分。在应用逻辑回归模型时，需要根据具体业务场景选择适合的评估指标。

    回答时间：2023-06-06 19:56:07
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