多个模型在测试集上的Accuracy以及AUC指标可视化对比实战
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使用准确性以外的指标进行 OOB 评估，例如 F1 或 AUC
深度学习笔记：利用预训练模型之特征提取训练小数据集上的图像分类器
Keras，训练期间验证集上的 auc 与 sklearn auc 不匹配
常用的评价指标：accuracyprecisionrecallf1-scoreROC-AUCPR-AUC
R语言使用caret包的predict函数对模型在测试集上的表现进行推理和预测计算模型的混淆矩阵设置参数mode计算基于混淆矩阵产生的衍生指标（特异度敏感度F1ppvnpv等）