对于分类问题，使用几个评估指标来评估模型的性能。最常见的包括准确性、精确性、召回率、F1-score和混淆矩阵。
准确度衡量的是正确预测在预测总数中所占的比例。Precision计算真阳性预测与总预测阳性的比率，而recall衡量真阳性预测与实际阳性的比率。F1-score是精确度和召回率的调和平均值，在两者之间提供平衡。
混淆矩阵提供了对真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的详细细分，从而可以更深入地了解模型的性能。这些指标的使用取决于问题，例如在准确性可能不够的不平衡数据集中。
特征缩放在神经网络中的作用是什么？
继续阅读
MAS技术如何处理分布式账本系统？
“多智能体系统（MAS）技术通过利用自主智能体来管理分布式账本系统，这些智能体可以独立操作，同时协作以实现共同目标。每个智能体都能够与分布式账本进行交互，确保所有节点的数据准确且最新。这些智能体可以基于预定义的规则或学习到的行为做出决策，从
图数据库在大数据中的作用是什么？
图数据库在管理和分析大数据方面扮演着关键角色，特别是在数据高度互联的情况下。传统的关系型数据库在处理复杂关系和大型数据集时往往力不从心，因为它们通常依赖多表连接来检索相关信息。相比之下，图数据库的设计旨在自然地表示和导航数据点之间的关系，这
贡献者在开源中的角色是什么？
开源项目中的贡献者在软件的开发、维护和增强方面扮演着至关重要的角色。他们的贡献可以包括编写和编辑代码、创建文档、修复错误以及为用户或其他开发者提供支持。从本质上讲，贡献者通过分享他们的技能和时间，推动整个项目的发展，使项目能够随着时间的推移