所有被**正確的樣本（包括正、負）佔所有樣本的比例
又叫查準率，正確**為正的佔所有**為正的比例
又叫查全率，正確**正樣本佔標註為正的比例
代表分類器**的正類中實際正例項佔所有正例項的比例。tpr=recall。
代表分類器**的正類中實際負例項佔所有負例項的比例。
直接上圖，accuracy，precision，recall，tpr，fpr計算方式如下
它同時兼顧了分類模型的精確率和召回率。f1分數可以看作是模型精確率和召回率的一種加權平均，它的最大值是1，最小值是0。
pr曲線就是precision-recall曲線，pr曲線越往右上角靠攏說明模型越好，也就是pr曲線積分的面積越大模型越好。
就是pr曲線下的面積，值越大越好
就是trp和fpr曲線，roc曲線越接近左上角（與pr曲線相反，可謂是好**），該分類器的效能越好。如下圖
就是roc下面的矩形面積，介於0.1和1之間，值越大越好。
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人工智慧簡史 在人工智慧的早期，計算機科學家試圖在計算機中重建人類思維的各個方面。這就是科幻 中的智力型別，即或多或少像我們一樣思考的機器。毫無疑問，這種型別的智慧型稱為可理解性。具有可理解性的計算機可用於探索我們如何推理，學習，判斷，感知和執行腦力活動。可懂度的早期研究集中於在計算機中對現實世界和...
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三 人工智慧講義（深度學習常用模型評估指標）
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