12
06月
2023
准确率(Accuracy):分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。
Accuracy = (True Positives + True Negatives) / Total Samples
精准率(Precision):在被分类为正类的样本中,真正为正类的样本数占总体被分类为正类的样本数的比例。
Precision = True Positives / (True Positives + False Positives)
召回率(Recall):在实际为正类的样本中,被正确分类为正类的样本数占总体实际为正类的样本数的比例。
Recall = True Positives / (True Positives + False Negatives)
F1值:精准率和召回率的调和平均值,综合了两者的评价指标。
F1 Score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)
免责声明:本内容由金宣创作助手生成,可能存在逻辑不清、乱码等问题,点这里>>使用AI金宣助手高级版(Super),更聪明、更完整、无乱码!
以上内容除特别注明外均来源于网友提问、金宣助手回答,权益归原著者所有,本站仅作效果演示和欣赏之用;
本文标题: 写出准确率Accuracy,精准率Precision、召回率Recall和F1值的计算公式
本文网址: https://www.nhwlfw.com/news-read-110.html
直通道: 金宣助手
延伸阅读
- 这对消法测定原电池电动势,可逆电池的条件是什么?测定过程中如何尽可能地减小极化现象的发生?
- 经过巡查在打扫卫生区后垃圾仍然过多通知无人管我们应该怎样应对
- 世界上最大的国家是哪个?
- 多措并举保障新就业形态劳动者劳动权益的宣传稿
- 新时代大学生维护国家科技安全的责任担当(500字)