精確率、准確率、召回率和F1值
== 實際的，即斜對角線上的值總和 / 總樣本 精確率：預測結果為類n中，其中實際為類n所占的比例 召回率 ...
原文：(八)sklearn中計算准確率、召回率、精確度、F1值
介紹 准確率 召回率 精確度和F 分數是用來評估模型性能的指標。盡管這些術語聽起來很復雜，但它們的基本概念非常簡單。它們基於簡單的公式，很容易計算。 這篇文章將解釋以下每個術語： 為什么用它 公式 不用sklearn來計算 使用sklearn進行計算 在本教程結束時，我們將復習混淆矩陣以及如何呈現它們。文章的最后提供了谷歌colab筆記本的鏈接。 數據 假設我們正在對一封電子郵件進行分類，看它是不 ...
2021-06-15 09:47 0 1247 推薦指數：
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。 而准確率、精確率、召回率和F1值則是選出目標的重要評價指標，我們看下這些指標的定義： 若一個實例 ...
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1、混淆矩陣 混淆矩陣中T、F、P、N的含義： T:真，F:假，P:陽性，N:陰性 然后組合： TP:真陽性 TN:真陰性 FP:假陽性 FN:假陰性 2、精確率（准確率）： 你認為對的中，有多少確實是對的，所占的比率： 例如：你預測 對的有 10（TP+FP）個，其中8個確實 ...
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轉載：http://snv.iteye.com/blog/2113945 場景如下： 假設原樣本有兩類，True和False，其中： 1.總共有T個類別為True的樣本； 2.總共有F個類別為False的樣本； 分類預測后： 1.總共有TT個類別為True的樣本被系統判為True，FT ...