《表2 混淆矩阵：一种基于SMOTE的不均衡样本KNN分类方法》

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《一种基于SMOTE的不均衡样本KNN分类方法》

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在机器学习的分类方法中，常常使用准确率来衡量模型的分类效果。但对于不均衡数据集，还需要使用查全率、查准率、F1值等指标评价模型性能。这4种评价指标都是基于表2的正负样本混淆矩阵。