...Learning]分类问题的性能度量方法——二分类、多分类、多标签分类...
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在机器学习中，分类问题的性能度量方法包括二分类、多分类和多标签分类。这些分类问题的核心在于将样本分配到预定义的类别中。具体来说：
二分类是基础，它将样本分为两个类别，而多分类则是二分类的扩展，允许样本属于多个类别。多标签分类则更为复杂，每个样本可能属于多个类别。
衡量分类性能的关键指标有准确率（precision）、召回率（recall）和F值，它们通过混淆矩阵来计算。在二分类中，F1值是精确性和召回率的调和平均，而在多分类中，每个类别都需要计算这些指标。为了评估整体性能，可以使用平均准确率、混淆矩阵每个类别的指标，或者ROC曲线和AUC值。
ROC曲线和AUC（受试者工作特征曲线下的面积）是基于排序质量的评价方法。ROC曲线通过比较预测值和阈值，展示模型在不同召回率和误报率之间的表现，AUC值越大，模型性能越好。对于多标签分类，评价指标分为基于标签的度量（如Hamming Loss）和基于样本的度量（如one-error），这些度量反映了模型在标签匹配和排序方面的效果。
