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分类器性能评估指标已被广泛应用。

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简介：
当前广泛采用的分类器性能评估指标，在处理不平衡数据集、多语义相关性以及不同错分代价的分类问题时，均存在着明显的局限性。通过对具体应用场景的分析，我们指出了这些指标在评估分类器性能方面的不足之处。为克服这些缺陷，针对不同问题的特点，我们提出了一种全新的分类器性能评价方法，该方法综合运用查准率、查全率、漏检率、误检率、F-measure以及分类代价矩阵和损失函数等多种指标。实验结果表明，所提出的新型分类评价指标能够有效地适应不平衡数据集、多语义相关性以及不同错分代价的分类问题，从而更准确地评估分类器的性能。

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  • 分类器性能评估指标分析
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