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
    在Python中如何使用正则表达式进行字符串匹配与替换?
    网络游戏与游戏成瘾问题
    平常怎么训练自己的记忆力呢?
    谈谈对中国式现代化的理解
    正宗海虾,30只左右一斤,价格优惠多多