在評估Java決策樹模型的準確性時，通常會使用以下指標：
準確率（Accuracy）：指分類正確的樣本數占總樣本數的比例。準確率越高，模型的分類能力越好。
精確率（Precision）：指被分類器正確分類為正例的樣本數占被分類器判定為正例的樣本數的比例。精確率衡量模型預測為正例的準確程度。
召回率（Recall）：指被分類器正確分類為正例的樣本數占實際為正例的樣本數的比例。召回率衡量模型對正例的識別能力。
F1值（F1-score）：綜合考慮精確率和召回率，是精確率和召回率的調和均值。F1值越高，模型在精確率和召回率上的表現越好。
ROC曲線和AUC值：ROC曲線是以假正例率（FPR）為橫坐標，真正例率（TPR）為縱坐標繪制的曲線，AUC值是ROC曲線下的面積，用來評估模型的分類性能。
綜合考慮以上指標可以全面評估Java決策樹模型的準確性和分類性能。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
