【深度学习】Precision 和 Recall 评价指标理解
1. 四种情况 Precision精确率， Recall召回率，是二分类问题常用的评价指标。混淆矩阵如下： T和F代表True和False，是形容词，代表预测是否正确。 P和N代表Positive和Negative，是预测结果。 预测结果为阳性 ...
原文：深度学习分类问题中accuracy等评价指标的理解
在处理深度学习分类问题时，会用到一些评价指标，如accuracy 准确率 等。刚开始接触时会感觉有点多有点绕，不太好理解。本文写出我的理解，同时以语音唤醒 唤醒词识别 来举例，希望能加深理解这些指标。 ，TP FP TN FN 下表表示为一个二分类的混淆矩阵 多分类同理，把不属于当前类的都认为是负例 ，表中的四个参数均用两个字母表示，第一个字母表示判断结果正确与否 正确用T True ，错误用F ...
2021-01-18 09:36 0 601 推荐指数：
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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： ******************************************************************** ...
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