机器学习_评价指标Accuracy（准确率）、Precision（精准度/查准率）、Recall（召回率/查全率）、F1 Scores详解
首先我们先上一个整体的公式： 混淆矩阵 真实情况 T或F 预测为正1，P 预测为负0，N 本来的label为1，则预测结果正的话为T，负的话为F TP（正样本预测为正） FN（正样本预测为假） – – – 本来label为0，则预测结果正的话为T，负的话为F FP（负样本预测为正） TN（负样本预测为负） 混淆矩阵可以清楚的看出错判的样本，以便后续训练重视。 混淆矩阵中的相关名词也是我们后面要将的
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