混淆矩陣
true positive(真正, tp)：將正類**為正類數.
true negative(真負 , tn)：將負類**為負類數.
false positive(假正, fp)：將負類**為正類數 →→ 誤報 (type i error).
false negative(假負 , fn)：將正類**為負類數 →→ 漏報 (type ii error).
精確率(precision)
精確率是針對我們**結果而言的，它表示的是**為正的樣本中有多少是真正的正樣本。那麼**為正就有兩種可能了，一種就是把正類**為正類(tp)，另一種就是把負類**為正類(fp)。
精確率(precision)定義為：
召回率(recall)
召回率是針對我們原來的樣本而言的，它表示的是樣本中的正例有多少被**正確了。那也有兩種可能，一種是把原來的正類**成正類(tp)，另一種就是把原來的正類**為負類(fn)。
召回率(recall)定義為：
精確率與召回率
1.1.1 混淆舉證 1 1.2 精確率 precision 與召回率 recall 召回率 真實為正例的樣本中 結果為正例的比例 r ec all tptp fnrecall frac recall tp fntp 能夠很好的評估模型，其主要用於二分類問題.f 1 2tp2 tp f n fp 2...
精確率，召回率
精確率 p tp tp fp 反映了被分類器判定的正例中真正的正例樣本的比重 召回率 r tp tp fn 反映了被正確分類的正樣本佔所有正樣本的比例 準確率 accuracy a tp tn p n tp tn tp fn fp tn 反映了分類器統對整個樣本的判定能力 能將正的判定為正，負的判定...
精確率和召回率
實際上非常簡單，精確率是針對我們 結果而言的，它表示的是 為正的樣本中有多少是真正的正樣本。那麼 為正就有兩種可能了，一種就是把正類 為正類 tp 另一種就是把負類 為正類 fp 也就是 而召回率是針對我們原來的樣本而言的，它表示的是樣本中的正例有多少被 正確了。那也有兩種可能，一種是把原來的正類 ...