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IT外包网管服务，面对到处销售的“PS”和“机器学习”，七项原则有助于看穿谎言

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陷入这种状况的话，有时会缺乏专业知识，无法做出正确的决策。
坚守阵地，不要害怕！以下七个常识有助于抓住红绿灯，看穿夸耀那个故事的词语，看穿谎言和谎言。 “”
陷入这种状况的话，有时会缺乏专业知识，无法做出正确的决策。
坚守阵地，不要害怕！以下七个常识有助于抓住红绿灯，看穿夸耀那个故事的词语，看穿谎言和谎言。
“从20世纪90年代到本世纪初，电子收件箱中的垃圾邮件过滤器寻找拼写错误和其他明显迹象，并将垃圾邮件自动放入垃圾邮件文件夹中。
现在，垃圾邮件制造商变得更聪明，垃圾邮件也变得越来越难检测。目前电子邮件运营商必须适应这一趋势，采用更精确的机器学习模式，正确识别垃圾邮件。
在机器学习模式的分类性能标准中，正确性是非常常见的标准。例如，可以说在对猫和狗的图像进行分类的机器学习模型中，精度的96%非常优秀。这意味着在100张猫和狗的照片中，模型能正确推测其中的96张。
现在假设一家银行对欺诈交易的识别应用了同样的标准。由于欺诈识别器非常少见，因此能够容易地达到96%的精度。但是，认识欺诈交易不是96%的正确认识，而是降低错误率，错误认识4%的欺诈交易会带来很大的危害。

在银行欺诈的例子中，假负率比准确率更反映模型的性能。根据不同问题的要求，可以替换为精度、再现率、特异性、F1值等其他标准。你必须注意他是否使用正确的指标。如果可能的话，可以使用各种各样的指标。

文/上海蓝盟 IT外包专家

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