精确率、准确率、召回率
TP: Ture Positive 把正的判断为正的数目 True Positive,判断正确,且判为了正,即正的预测为正的。
FN: False Negative 把正的错判为负的数目 False Negative,判断错误,且判为了负,即把正的判为了负的
FP: False Positive 把负的错判为正的数目 False Positive, 判断错误,且判为了正,即把负的判为了正的
TN: True Negative 把负的判为负的数目 True Negative,判断正确,且判为了负,即把负的判为了负的
精确率(Precision)
精确率是相对于预测结果而言的,它表示的是预测为正的样本中有多少是对的;那么预测为正的样本就有两种可能来源,一种是把正的预测为正的,这类有TruePositive个, 另外一种是把负的错判为正的,这类有FalsePositive个,因此精确率即:P=TP/(TP+FP)准确率 (Accuracy)
准确率是指有在所有的判断中有多少判断正确的,即把正的判断为正的,还有把负的判断为负的;总共有 TP + FN + FP + TN 个,所以准确率:(TP+TN) / (TP+TN+FN+FP)召回率 (Recall)
召回率是相对于样本而言的,即样本中有多少正样本被预测正确了,这样的有TP个,所有的正样本有两个去向,一个是被判为正的,另一个是错判为负的,因此总共有TP+FN个,所以,召回率 R= TP / (TP+FN)
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