我将如何确定我应该使用哪个评估指标来进行机器学习中的分类问题陈述？

Posted 2023-03-12

【中文标题】我将如何确定我应该使用哪个评估指标来进行机器学习中的分类问题陈述？

【英文标题】：How will i identify which evaluation metric should i use for classification problem statement in machine learning?

【发布时间】：2020-04-28 20:59:57

【问题描述】：

我应该为分类问题陈述使用哪个评估指标？我应该根据什么因素来决定？ 1. 准确度 2. F1分数 3. AUC ROC 分数 4. 日志损失

【参考方案1】：

当您使用平衡的数据集时，

准确度 是一个很好的指标。它是预测总数中真实预测的数量。

F1 分数是一个很好的指标，当您想要最大化预测的精度和召回率时，它也适用于不平衡的数据集。

AUC ROC 分数表示算法覆盖了多少数据。我真的很喜欢使用这个评估指标，它适用于平衡和不平衡的数据集。

Log Loss 是预测的对数损失，基于预测标签和真实标签之间的交叉熵。我以前从未使用过这个指标。