《表3 分类模型预测准确性度量》

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《基于逐步Logistic回归下分类算法的个人信用评估分析》

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通过几种有监督机器学习方法对个人信用级别进行分类，准确率（即分类器是否始终能够正确地划分样本单元）是从中选出最准确的方法常用到的统计量之一。尽管准确率承载的信息量很大，这一指标仍不足以选出最准确的方法，还需要分类器的敏感度和特异性，即成功预测正类样本单元的概率和成功预测负类样本单元的概率，以评估各种分类模型的有效性。其模型预测准确性度量结果见表3。