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机器学习:算法评价指标

已有 1392 次阅读 2018-5-23 18:44 |个人分类:科研随笔|系统分类:科普集锦| 机器学习, 评价指标

1. 正确肯定(True Positive,TP):预测为真,实际为真
2. 正确否定(True Negative,TN):预测为假,实际为假
3. 错误肯定(False Positive,FP):预测为真,实际为假
4. 错误否定(False Negative,FN):预测为假,实际为真

则: 
正确率(
查准率,Precision)=TP/(TP+FP)。例:在所有我们预测有恶性肿瘤的病人中,实际上有恶性肿瘤的病人的百分比,越高越好。 

召回率(查全率,Recall)=TP/(TP+FN)。例:在所有实际上有恶性肿瘤的病人中,成功预测出有恶性肿瘤的病人的百分比,越高越好。

F值:F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) (F 值即为正确率和召回率的调和平均值)。



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2 彭真明 杨正瓴

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