机器学习性能评估指标中的准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、精确率（Precision）、误报率（FPR）、漏报率（FNR）及其关系

目录 1.准确率（Accuracy） 2.召回率（Recall） 3.精确率（Precision） 4.召回率与精确率的关系 ​5.误报率（FPR）与漏报率（FNR） 1.准确率（Accuracy） 准确率是一个用于评估分类模型的指标。通俗来说，准确率是指我们的模型预测正确的结果所占的比例。 正式点说，准确率的定义如下： 对于二元分类，也可以根据正类别和负类别按如下方式计算准确率：  其中，TP

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