深圳网站建设jm3q,抚州临川网站建设,微信推广软件首选帝搜软件,企业网站的建立不能缺少哪些细节概念定义
按照常用的术语#xff0c;将两个类分别称为正类 (positive) 和 负类 (negative)。使用数学表示#xff1a; 1表示正类 #xff0c; -1 表示负类。 正类通常是少数类#xff0c;即样本较少的类#xff08;例如有缺陷的零件#xff09; 负类通常是多数类#x…概念定义
按照常用的术语将两个类分别称为正类 (positive) 和 负类 (negative)。使用数学表示 1表示正类 -1 表示负类。 正类通常是少数类即样本较少的类例如有缺陷的零件 负类通常是多数类即具有更多样本的类例如合格的零件 单个类别内的比率
对于一个样本 x 真实标记 y 和预测标记 f(x) 之间有四种可能的组合如下表所示
预测标记 f(x) 1预测标记 f(x) -1真实标记y1真阳性true positive真阴性true negative真实标记y-1伪阳性false positive伪阴性false negative在每种可能的情况里第二个字指的是预测的标记。第一个字用来描述预测是否正确。
例如伪阳性表示预测的标记是“阳性” 1这个预测是错误的“伪”因此真正的标记是“阴性”-1 TPTrue Positive分类器预测结果为正样本实际也为正样本即正样本被正确识别的数量。 FPFalse Positive分类器预测结果为正样本实际为负样本即误报的负样本数量。 TNTrue Negative分类器预测结果为负样本实际为负样本即负样本被正确识别的数量。 FNFalse Negative分类器预测结果为负样本实际为正样本即漏报的正样本数量。 Accuracy准确率 Accuracy表征的是预测正确的样本比例。不过通常不用这个概念主要是因为预测正确的负样本这个没有太大意义。 样本总数 TOTAL TPFNFPTN Accuracy (TPTN) / 样本总数 Precision查准率 Precision表征的是预测正确的正样本的准确度查准率等于预测正确的正样本数量/所有预测为正样本数量。Precision越大说明误检的越少Precision越小说明误检的越多。 Precision TP / (TPFP) 参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/386064764
https://zhuanlan.zhihu.com/p/498846393
