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多模型评估的指标可以分为以下几个类别
一.Accuracy,Precision,Recall
要计算这几个指标先要了解几个概念:
FN:False Negative,被判定为负样本,但事实上是正样本。
FP:False Positive,被判定为正样本,但事实上是负样本。
TN:True Negative,被判定为负样本,事实上也是负样本。
TP:True Positive,被判定为正样本,事实上也是证样本。
1.Accuracy (正确率)
2.Precision精确率,准确率,查准率
解释:正样本占分类器所分的正样本的比例
3.Recall(召回率,查全率)
解释:正样本占真正的正样本的比例