“没有测量，就没有科学。”这是科学家门捷列夫的名言。 在计算机科学中，特别是在机器学习的领域，对模型的测量和评估同样至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法，我们才能够快速的发现在模型选择和训练过程中...

在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵...