2016年9月27日
衡量分类准确度各参数含义
摘要： True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本； True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ； False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本； False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本； True Po 阅读全文
posted @ 2016-09-27 15:10 白鹭倾城 阅读(4466) 评论(0) 推荐(1)