在信息检索和自然语言处理中经常会使用这些参数，下面简单介绍如下： 准确率与召回率（Precision & Recall） 我们先看下面这张图来加深对概念的理解，然后再具体分析。其中，用P代表Precision，R代表Recall 一般来说，Precision 就是检索 ...

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 ...

随机分类器，也就是对于一个分类问题，随机猜测答案。理论上，随机分类器的性能是所有分类器的下界。对随机分类器的理解，可以帮助更好的理解分类器的性能指标。随机分类器的性能也可以作为评价分类器的一个基础。所 ...

召回 & 召回算法 recall https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/precision-and-recall?hl=zh-cn https ...

对学习器的泛化性能进行比较的时候, 不仅需要有效可行的实验估计方法, 还要评估模型泛化能力的评价标准, 这就是性能度量(performance measure), 性能度量反映任务需求, 不同的性能度 ...