数据集
训练集: 60 样本
测试集: 30 样本
正类比例: --
模型训练
损失 BCE: --
训练准确率: --
步数: 0
测试集评估
准确率 Acc: --
精确率 Prec: --
召回率 Rec: --
F1 分数: --
AUC: --
决策阈值 0.50
TN: --
FP: --
FN: --
TP: --
准确率不是全部
如果 95% 是负类，全部猜负也有 95% 准确率。 ROC 曲线看的是"宁可错杀 vs 宁可放过"的权衡； PR 曲线在不平衡数据上更诚实。 拖动阈值滑块，观察混淆矩阵如何变化。
如果 95% 是负类，全部猜负也有 95% 准确率。 ROC 曲线看的是"宁可错杀 vs 宁可放过"的权衡； PR 曲线在不平衡数据上更诚实。 拖动阈值滑块，观察混淆矩阵如何变化。