机器学习中的 precision、recall、accuracy、F1 Score
1. 四个概念定义：TP、FP、TN、FN 先看四个概念定义： - TP，True Positive - FP，False Positive - TN，True Negative - ...
原文：机器学习常用性能度量中的Accuracy、Precision、Recall、ROC、F score等都是些什么东西？
一篇文章就搞懂啦，这个必须收藏 我们以图片分类来举例，当然换成文本 语音等也是一样的。 Positive 正样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片是猫，这张图片就被预测成了正样本。 Negative 负样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片不是猫，这张图片就被预测成了负样本。 TP 一组预测为正样本的图片中，真的是正样本的图片数。 TN: 一组预测为负样本的图片中 ...
2019-09-24 10:36 0 914 推荐指数：
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评价指标的计算：accuracy、precision、recall、F1-score等
记正样本为P，负样本为N，下表比较完整地总结了准确率accuracy、精度precision、召回率recall、F1-score等评价指标的计算方式： （右键点击在新页面打开，可查看清晰图像） 简单版： ******************************************************************** ...