一.準確率和召回率
t為相應的情況的個數
實際為真
實際為假
**為真
t1t3
**為假
t2t4
準確率(accuracy)的計算公式是：a=(t1+t4)/(t1+t2+t3+t4)
查準率(precision)的計算公式是： p=(t1)/(t1+t3)
召回率(recall)的計算公式是：r=(t1)/(t1+t2)
二.評價模型好壞的標準：
這個就需要在準確率和召回率之間找乙個權衡
盡量不要使用二者的平均什麼的，因為如果
而是應該使用：2*(p*r)/(p+r)
準確率 精確率 召回率 F1值
1.tp tn fp fn 圓的部分認定為檢測後是陽性的，其餘部分為檢測為陰性的 但是現在的情況是檢測並不完全準確，有可能檢測時陰性，但實際上已經有新冠，只是無症狀 現在只看園內，園的左半綠色部分意思是 實際上這個人是新冠患者 右辦粉色部分則為實際並不是新冠患者 那麼圓內綠色部分則為 真陽 對應 正...
模型評價指標 精確率，準確率，召回率，F1值
自然語言處理 nlp 機器學習 ml 資訊檢索 ir 等領域,評估 evaluation 是乙個必要的工作,而其評價指標往往有如下幾點 準確率 accuracy 精確率 precision 召回率 recall 和f1 measure。現在我先假定乙個具體場景作為例子。假如某個班級有男生80人,女生...
準確率 召回率 精準率 F值 模型評價
模型選擇 對特定任務最優建模方法的選擇或者對特定模型最佳引數的選擇。在訓練資料集上執行模型 演算法 並在測試資料集中測試效果，迭代進行資料模型的修改，這種方式被稱為交叉驗證 將資料分為訓練集和測試集，使用訓練集構建模型，並使用測 試集評估模型提供修改建議 模型的選擇會盡可能多的選擇演算法進行執行，並...