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摘要:信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是准确率(precision rate)和召回率(recall rate),准确率也叫查准率,召回率也叫查全率。 本文分享自华为云社区《准确率、召回率及AUC概念分析》,作者: savioyo。 信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是准确率(precision rate)和召回率(recall rate),准确率也叫查准率,召回率也叫查全率。这些概念非常重要的一个前提是针对特定的分类器和测试集的,即不同的数据集也会导致不同的结果。 True Positives,TP:预测为正样本,实际也为正样本的特征数 False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数(错预测为正样本了,所以叫False) True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,FN:预测为负样本,实际为正样本的特征数(错预测为负样本了,所以叫False) TP+FP+FN+FN:特征总数(样本总数) TP+FN:实际正样本数 FP+TN:实际负样本数 TP+FP:预测结果为正样本的总...

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