机器学习模型评价指标详解：准确率、精确率、召回率等

模型评价指标是用来评价机器学习模型预测性能的度量标准，通常包括准确率、精确率、召回率、F1-score、ROC曲线、AUC等。这些指标的选择取决于问题的具体情况和需求，不同的指标有不同的适用场景和含义。模型评价指标可以帮助我们评估模型的性能，选择最优模型并进行模型调优。

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