深度学习中accuracy,precision,recall,F1 score等指标的区别与联系
True Positive（TP）：预测为正例，实际为正例 False Positive（FP）：预测为正例，实际为负例 True Negative（TN）：预测为负例，实际为负例 False Negative（FN）：预测为正例，实际为负例 accuracy和precision区别： accuracy指的是正确预测的样本数占总预测样本数的比值，它不考虑预测的样本是正例还是负例。而preci
相关文章
- 1. precision, recall, accuracy, F1 score等评价指标
- 2. 【深度学习】分类指标accuracy，recall，precision等的区别
- 3. Accuracy, Precision, Recall & F1 Score: Interpretation of Performance Measures
- 4. 机器学习中的 precision、recall、accuracy、F1 Score
- 5. 讲讲accuracy、precision、recall、f1-score这几个经典评估指标
- 6. F1-score与Precision、Recall的关系公式
- 7. 机器学习 F1-Score, recall, precision
- 8. 【tf.keras】实现 F1 score、precision、recall 等 metric
- 9. 学习器的性能度量（机器学习评价指标：Accuracy、Precision、Recall、F1-score）
- 10. IoU、Accuracy、Precision、Recall区别
- 更多相关文章...
- • Hibernate的级联与反转 - Hibernate教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 算法总结-深度优先算法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. precision, recall, accuracy, F1 score等评价指标
- 2. 【深度学习】分类指标accuracy，recall，precision等的区别
- 3. Accuracy, Precision, Recall & F1 Score: Interpretation of Performance Measures
- 4. 机器学习中的 precision、recall、accuracy、F1 Score
- 5. 讲讲accuracy、precision、recall、f1-score这几个经典评估指标
- 6. F1-score与Precision、Recall的关系公式
- 7. 机器学习 F1-Score, recall, precision
- 8. 【tf.keras】实现 F1 score、precision、recall 等 metric
- 9. 学习器的性能度量（机器学习评价指标：Accuracy、Precision、Recall、F1-score）
- 10. IoU、Accuracy、Precision、Recall区别