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拼搏现实的明天。相关 accuracy、precision、recall、宏平均、微平均
1、accuracy、precision、recall TP:实际为正，且划分为正的样本数，真正数。 FP:实际为负，且划分为正的样本数，假正数。 TN:实际为负，且
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基础知识 TP（True Positive）：指正确分类的正样本数，即预测为正样本，实际也是正样本。 FP（False Positive）：指被错误的标
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假设一共有10篇文章，里面4篇是你要找的。根据你某个算法，你认为其中有5篇是你要找的，但是实际上在这5篇里面，只有3篇是真正你要找的。 那么你的这个算法的precision是
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recall与precision区别： （1）recall，召回率又名查全率，与漏报率有关，（漏报率，FN，即错误的预测为负样本，换句话说，将实际为正的样本预测为负），详情参
迷南。相关 Precision, Recall, F-score, ROC, AUC
一、正样本和负样本 正样本就是使系统得出正确结论的例子,负样本相反。 比如你要从一堆猫狗图片中检测出狗的图片，那么狗就是正样本，猫就是负样本；反过来你若是想检测出猫的
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首先，在试图弄懂AUC和ROC曲线之前，一定，一定要彻底理解混淆矩阵的定义！！！ 混淆矩阵中有着Positive、Negative、True、False的概念，其意义如下：
红太狼
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