accuracy=number of correct predictions /total number of predictions
對於二元分類，也可以根據正類別和負類別按如下方式計算準確率：
accuracy=（tp+tn）／（tp+fp+tn+fn）
其中，tp=真正例，tn=真負例，fp=假正例，fn=假負例。
當我們使用分類不平衡的資料集（比如正類別標籤和負類別標籤的數量之間存在明顯差異）時，單單準確率一項並不能反映全面情況。
這時我們需要引入兩個能夠更好地評估分類不平衡問題的指標：精確率和召回率。
ps:本博文僅僅是記錄一些概念點，沒有創新點。
谷歌的機器學習課程
評價指標 分類演算法中常用的評價指標
對於分類演算法，常用的評價指標有 1 precision 2 recall 3 f score 4 accuracy 5 roc 6 auc ps 不建議翻譯成中文，尤其是precision和accuracy，容易引起歧義。1.混淆矩陣 混淆矩陣是監督學習中的一種視覺化工具，主要用於比較分類結果和例...
分類器常用評價指標
為正樣本 為負樣本 標記為正樣本 tp true positive fn false negative 標記為負樣本 fp false positive tn true negative accuracy a tp tn tp fn fp tn precision p tp tp fp recall...
分類演算法中常用的評價指標
分類演算法中常用的評價指標 來自網路，備份勿忘！對於分類器 分類演算法 評價指標主要有 1 precision 2 recall 3 f score 4 accuracy 5 roc 6 auc 1.首先，介紹混淆矩陣的概念。混淆矩陣是監督學習中的一種視覺化工具，主要用於比較分類結果和例項的真實資訊...