混淆矩陣、精度precision、召回率recall、準確率accuracy、F1值
混淆矩陣
True Positive(真正,TP):將正類預測為正類數 True Negative(真負,TN):將負類預測為負類數 False Positive(假正,FP):將負類預測為正類數誤報 (Type I error) False Negative(假負,FN):將正類預測為負類數→漏報 (Type II error)
精度
表示被分為正例的示例中實際為正例的比例
召回率
度量有多個正例被分為正例
準確率
F1
F
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準確率(Accuracy) 精確率(Precision) 召回率(Recall)和F1-Measure
搜索 例如 總數 文檔 measure 目標 就是 原本 pos 先驗知識 我們首先將數據的類別統一分為兩類:正類和負類。例如:一個數據集中的數據一共有3類,小學生、中學生、高中生。我們的目標是預測小學生,那麽標記為小學生的數據就是正類,標記為其他類型的數據都是負類。