我建立了一个逻辑回归模型，我想评估模型的性能。我想了解它的评估指标。
敏感度、特异性、误报率、精确度、召回率和准确度这些指标告诉我们有关此模型的哪些信息？
用于评估逻辑回归性能的指标
数据挖掘
机器学习
逻辑回归
机器学习模型
2022-03-08 11:31:28
1个回答
由于逻辑回归与线性回归不同，因此仅预测准确性会产生误导。**混淆矩阵**是评估模型性能的一种方法。True Positives检查,的值False Negatives ( Type II Error)非常重要。
** ROC 曲线** 接收器操作特性 (ROC) 通过评估真阳性率（灵敏度）和假阳性率（1- 特异性）之间的权衡来总结模型的性能
以下链接将为您提供更多信息：
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/11/beginners-guide-on-logistic-regression-in-r/
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