分类--精确率和召回率
精确率 精确率指标尝试回答以下问题： 精确率的定义如下： $$\text{Precision} = \frac{TP}{TP+FP}$$ 注意： 如果模型的预测结果中没有假正例，则模型的精确率为 1.0。 让我们来计算一下上一部分中用 ...
原文：精确率和召回率的权衡
: : 问题描述：精确率和召回率的权衡。 问题求解： 要回答这个问题首先要明确这两个概念，精确率是分类正确的正样本 判定为正样本的总数 召回率是分类正确的正样本 真正正样本的总数。 Presion 和 Recall 是既矛盾又统一的两个指标，为了提高Presion，分类器需要保守一点，尽量在更有把握的时候才把样本归类到正样本，但此时往往会因为过于保守而漏掉很多 没有把握 的正样本，导致Recal ...
2019-09-10 22:24 0 383 推荐指数：
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