数据挖掘算法中的度量指标：评估模型性能的关键

度量在数据挖掘算法中体现为评价模型性能的指标。常用的度量包括准确率、召回率、F1值、AUC值等。在分类问题中，准确率是最常用的度量，表示分类正确的样本数占总样本数的比例。召回率表示正确分类的正样本数占所有正样本数的比例。F1值是准确率和召回率的调和平均数，综合考虑了分类器的准确性和召回率。AUC值则是评估二分类模型预测能力的重要指标，表示ROC曲线下的面积大小。在聚类问题中，常用的度量包括轮廓系数、DB指数、Dunn指数等，用于评估聚类结果的质量。