机器学习分类问题指标——Accuracy，Precision、Recall、F1，P-R，ROC，AUC（以鸢尾花为例）
F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。在P-R曲线中，横坐标是recall，纵坐标是precision。AUC 即ROC曲线下的面积。那么以维吉尼亚鸢尾为例。ROC和AUC的用处。
