如何评估地推效果?
评估地推效果的方法
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准确性 (Accuracy)：准确性衡量模型预测正确的样本数量占总样本数量的比例。
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召回率 (Recall)：召回率衡量模型发现的所有正例样本中，被模型正确识别的比例。
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F1 分数 (F1 Score)：F1 分数衡量模型在召回率和准确性的平衡中取得的综合性能。
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混淆矩阵 (Confusion Matrix)：混淆矩阵显示了模型对不同类别的预测结果。
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困惑度 (Perplexity)：困惑度衡量模型在所有可能的样本分配下，模型预测的概率分布之间的差异。
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困惑度曲线 (Perplexity Curve)：困惑度曲线显示了困惑度的变化趋势。
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信息增益 (Information Gain)：信息增益衡量模型在给定特征上的对类别的信息量。
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基尼系数 (Gini Coefficient)：基尼系数衡量模型在给定特征上的类分布不均衡的程度。
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互信息 (Mutual Information)：互信息衡量两个变量之间的相互依赖程度。
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卡方检验 (Chi-Square Test)：卡方检验用于比较两个概率分布是否相同。
选择评估地推效果的方法取决于具体应用场景和问题。
