機器學習 三個指標

2021-10-01 12:22:41 字數 1284 閱讀 2152

首先,來了解一下下真正例、假正例、假負例、真負例。(tp,fp,fn,tn)

聽著就迷迷糊糊

不過,有了下面這張圖就好理解多了

嘻嘻這是我花了二十分鐘做出來的!!!

·真正例 tp:實際值為yes ,**也為yes

·假正例 fp:實際值為no,**為yes

·假負例 fn:實際值為yes,**為no

·真負例 tn:實際值為no,**為no

其實,只要好好分析字母含義,就能很好地理解了》<

(**正確的佔總量)

accuracy=(tp+tn)/(tp+tn+fp+fn)

(**正類**正確的佔**為正類的)

precision=tp/(tp+fp)

(**正類**正確的佔實際為正類的)

recall=tp/(tp+fn)

ps:附加新鮮出爐的代**)

forecast=[1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0]

tru =[1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0,0,1,0,1,0,1,0,0]

l=le=len(tru)

#print(le)

for i in range(0,le):

if forecast[i]==1 and tru[i]==1:

l['tp']+=1

if forecast[i]==0 and tru[i]==1:

l['fn']+=1

if forecast[i]==1 and tru[i]==0:

l['fp']+=1

if forecast[i]==0 and tru[i]==0:

l['tn']+=1

print(l)

tp=l['tp']

fp=l['fp']

tn=l['tn']

fn=l['fn']

accuracy=(tp+tn)/(tp+tn+fp+fn)

precision=tp/(tp+fp)

recall=tp/(tp+fn)

print(accuracy,precision,recall)

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