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理解评价指标Accuacy、Recall、Precision

从论文中找到一张图:上图表示一个二分类的混淆矩阵(多分类同理):TruePositive(TP):预测为正例,实际为正例FalsePositive(FP):预测为正例,实际为负

从论文中找到一张图:

 

 

上图表示一个二分类的混淆矩阵(多分类同理):

True Positive(TP):      预测为正例,实际为正例

False Positive(FP):    预测为正例,实际为负例

True Negative(TN):    预测为负例,实际为负例

False Negative(FN):预测为负例,实际为正例

 

 

从上面的公式可以看出来,TP和TN都是预测对的,FP和FN都是预测错的。

 

计算公式如下:

 

 

 

Accuracy指的是正确预测的样例数占预测样


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你眼眸下的伤谁能读懂UPV
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