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：机器学习中的Accuracy和Precision的区别
准确率 Accuracy 精确率 Precision 和召回率 Recall 的区别 目录 数量 指标 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 Negative，即正确预测出的负样本个数 ：False Negative，即错误预测出 ...
2021-12-30 19:52 4 4112 推荐指数：
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机器学习--如何理解Accuracy, Precision, Recall, F1 score
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