Home > 机器学习 机器学习教程十四：精确率，准确率和召回率 准确度、精确率、召回率、F1值作为评估指标，经常用到分类效果的评测上。比较好理解的二分类问题，准确度评估预测正确的比例，精确率评估预测正例的查准率，召回率评估真实正例的查全率。 文章目录 Toggle 基本概念准确率精准率召回率f1值 基本概念 实际正例 实际负例 预测正例 TP FP 预测负例 FN TN 老是搞混，预测就是P（Positives）或者N（Negatives），然后预测成功就是TP或者TN，预测错误就是FP或FN， 准确率 精准率 召回率 f1值 Categories:机器学习 Tags:机器学习 huahai2022 GitHub WordPress Contact Form Share Share on Twitter Share on LINE Share on Facebook Save to Pocket Related Posts 机器学习 机器学习教程十三：标准化和归一化 机器学习 机器学习教程六：线性回归预测波士顿房价 机器学习 机器学习教程十二：SVM项目实践 机器学习 机器学习教程二：K近邻算法实现数据分类 机器学习 机器学习教程十一：SVM算法原理 机器学习 机器学习教程七：逻辑回归算法原理 Prev Post 机器学习教程十三：标准化和归一化 Next Post 机器学习教程十五：数据增强的方式