機器學習模型的評估需要借助量化指標，本文將通過易懂的方式解釋混淆矩陣與分類問題中的評估指標。我們將介紹以下指標：準確率、精準率、召回率、F1、ROC曲線與AUC曲線。 機器學習評估指標綜覽 所有評估工作都需要量化的標準。機器學習領域亦然，通過這些指標可以橫向比較不同模型的性能。 分類問題評估指標 本文將詳細解析分類問題中的評估指標與計算公式。 準確率 - Accuracy 準確率計算公式為：準確率 = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN)。雖然準確率可以總體衡量正確率，但在樣本不平衡時，準確性會受到較大影響。例如，正樣本占總樣本的90%，負樣本僅占10%，僅將所有樣本預測為正樣本即可達到90%的準確率，但這并不代表模型進行了有效的分類。 精準率（精確率）- Precision 精準率計算公式為：精準率 = TP / (TP+FP)。精準率關注的是預測為正樣本中實際為正樣本的概率，而準確率則綜合考慮正樣本與負樣本。 召回率（查全率）- Recall 召回率計算公式為：召回率 = TP / (TP+FN)。在實際應用中，如網貸違約率，更關注準確識別壞用戶，以避免損失。召回率越高，表示實際壞用戶被正確識別的概率越高。 F1分數 F1分數通過平衡精準率與召回率，找到兩者之間的平衡點。計算公式為：F1 = (2×Precision×Recall) / (Precision+Recall)。 ROC曲線與AUC曲線 ROC曲線與AUC曲線是更復雜的評估指標，通過ROC曲線的真正率與假正率，以及AUC曲線下的面積，可以評估模型性能。AUC值介于0.5到1之間，值越高表示模型性能越好。 總結 機器學習模型評估指標多樣，每種指標各有側重，準確率關注整體準確度，精準率與召回率關注預測質量與覆蓋度，而F1分數則平衡兩者。ROC曲線與AUC曲線則從不同角度評估模型性能。正確選擇與應用評估指標是構建有效機器學習模型的關鍵。