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绝对廓清率和相对廓清率绝对廓清率和相对廓清率都是用来描述一个分类模型的性能指标绝对廓清率(absoluteclarityrate)是指模型正确分类的样本数量占总样本数量的比例它表示了模型的整体分类准确度,数值越高表示模型的分类能力越好绝对廓清率的计算公式为绝对廓清率=正确分类的样本数量/总样本数量相对廓清率(relativeclarityrate)是在给定基准模型的情况下,衡量模型性能的比例指标相对廓清率的计算公式为相对廓清率=模型正确分类的样本数量-基准模型正确分类的样本数量/总样本数量相对廓清率可以用来比较不同模型的性能,当相对廓清率为正时,表示该模型相对于基准模型有更好的分类能力;相对廓清率为负时,表示该模型相对于基准模型有较差的分类能力第PAGE页共NUMPAGES页。