首先我们可以计算准确率 accuracy ,其定义是: 对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。也就是损失函数是 损失时测试数据集上的准确率。 下面在介绍时使用一下例子： 一个班级有 个女生， 个男生。现在一个分类器需要从 人挑选出所有的女生。该分类器从中选出了 人，其中 个女生， 个男生。 准确率是指分类器正确分类的比例。正确分类是指正确的识别了一个样本是正例还是负例。例如分 ...
2017-12-27 16:25 0 1162 推荐指数：
自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标 ...
yu Code 15 Comments 机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall ...
原文： http://blog.csdn.net/t710smgtwoshima/article/details/8215037 Recall(召回率);Precision（准确率）;F1-Meature（综合评价指标）; 在信息检索 ...
在信息检索和自然语言处理中经常会使用这些参数，下面简单介绍如下： 准确率与召回率（Precision & Recall） 我们先看下面这张图来加深对概念的理解，然后再具体分析。其中，用P代表Precision，R代表Recall 一般来说，Precision 就是检索 ...
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要内容：机器学习中常见的几种评价指标，它们各自的含义和计算（注意本文针对二元分类器！） 1、混淆矩阵 True Positive（真正，TP）：将正类预测 ...
[白话解析] 通过实例来梳理概念 ：准确率 (Accuracy)、精准率(Precision)、召回率(Recall)和F值(F-Measure) 目录 [白话解析] 通过实例来梳理概念 ：准确率 (Accuracy)、精准率(Precision)、召回率(Recall ...
转载自：机器学习中的Accuracy和Precision的区别 数量 对于一个二分类问题，我们定义如下指标： ：True Positive，即正确预测出的正样本个数：False Positive，即错误预测出的正样本个数（本来是负样本，被我们预测成了正样本）：True ...
。 下面简单介绍几种常用的信息检索评价指标： 1、准确率与召回率（Precision & R ...
