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    机器学习深度学习指标:Precision,Recall 和 Accuracy

    除了精准率和召回率,还有一个准确率(Accuracy),可以用来评估分类模型。 准确率指分类模型预测正确的结果在整体中的占比例。...Accuracy = 预测正确的样本数 / 所有样本数 二分类模型的Accuracy = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN) = (TP+TN) / Count(Samples) 多分类模型的指标...虽然如此,前面说的Precision,Recall和Accuracy同样适用于多分类问题。 假设一个分类模型能预测N个分类:{Class1, Class2, ..., ClassN}....我们可能会想,整体正确率就是对所有类的Accuracy求均值或者加权求均值。...,Overall Accuracy = (30 + 60 + 80) / 300 = 0.57 指标和数据绑定 需要注意的是,所有的性能指标:Precision,Recall,Accuracy等,都和具体的测试数据有关

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    分类模型的评价指标:Precision,Recall和Accuracy

    除了精准率和召回率,还有一个准确率(Accuracy),可以用来评估分类模型。 准确率指分类模型预测正确的结果在整体中的占比例。...Accuracy = 预测正确的样本数 / 所有样本数 二分类模型的Accuracy = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN) = (TP+TN) / Count(Samples) 多分类模型的指标...虽然如此,前面说的Precision,Recall和Accuracy同样适用于多分类问题。 假设一个分类模型能预测N个分类:{Class1, Class2, ..., ClassN}....我们可能会想,整体正确率就是对所有类的Accuracy求均值或者加权求均值。...,Overall Accuracy = (30 + 60 + 80) / 300 = 0.57 指标和数据绑定 需要注意的是,所有的性能指标:Precision,Recall,Accuracy等,都和具体的测试数据有关

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    FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)评价指标详述

    如果你觉得小白CV对您有帮助,欢迎点赞/收藏/转发 在机器学习领域中,用于评价一个模型的性能有多种指标,其中几项就是FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy...此时,就引入FP、FN、TP、TN与精确率(Precision),召回率(Recall),准确率(Accuracy)。...y_true = ["dog", "dog", "dog", "cat", "cat", "cat", "cat"] ---- 二、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy...) 有了上面的这些数值,就可以进行如下的计算工作了 准确率(Accuracy):这三个指标里最直观的就是准确率: 模型判断正确的数据(TP+TN)占总数据的比例 "Accuracy: "+str(round

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