2024年5月15日
分类算法中精确率、召回率、F1 Score的理解以及代码实践
摘要： 在机器学习和深度学习中，将分类任务的预测结果分为以下四种，被称作混淆矩阵： True Positive(TP)：预测出的为正例，标签值也为正例，预测正确 False Negative(FN)：预测出的为负例，标签值为正例，预测错误，即漏报 False Positive(FP)：预测出的为正例，标签值 阅读全文
posted @ 2024-05-15 10:13 阳光天气 阅读(275) 评论(0) 推荐(0)