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
- 人工智能在战争中的应用举出实例
- 滋补品行业的市场分析 swto 优势劣势威胁与机遇 分析
- checkpoint中Harmony和horizon的缺点
- 为什么月亮没有光？
- 如何使用CASE语句进行条件判断和结果返回？