机器学习和深度学习常用的评价指标

一、分类器评价指标 1、混淆矩阵：衡量的是一个分类器分类的准确程度。适用于多分类器问题。 TP（真正）True Positive：实际为正，预测为正 FP（假正）False Positive：实际为负，预测为正 FN（假负）False Negative：实际为正，预测为负 TN（真负）True Negative：实际为负，预测为负 主要指标计算： 真正类率：True Positive Rate T

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