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 Negative，即正确预测出的负样本个数：False Negative，即错误预测出的负样本个数 本来是正样本，被我们预测成了负 ...
2022-04-06 20:33 0 894 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 ...
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0-1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20个女生，80个男生。现在一个分类器需要从100人挑选出所有的女生。该分类器从中选 ...
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 ...
精度评定中的准确率（Precision）和召回率（Recall） 在模式识别中，我们经常会使用到一些指标对目标识别或者影像分类的结果进行评价。 假设我们需要将一个样本集分类为苹果和非苹果两类，那么分类结果有四种情况： 第一种情况：True Positive，本来就是苹果被分类成苹果 ...
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（ ...
[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 ...
= A / ( A + C ) - 准确率P：用检测到的NG数目作为分子，所有检测到的总数作 ...
