12 06 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)
延伸阅读
    什么是线程池?如何在Java中使用它提高性能?
    围绕孝结合论语写一篇论文
    假如你是一名大学生,有一门智能车制作课程,请写一篇智能车制作感受
    如何进行后端微服务架构和服务注册发现?
    如何使用 Sentry 进行错误监控和日志管理?