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分类评价指标

news 2026/2/10 20:10:48
  • 基础概念解释 TP、TN、FP、FN

这里T是True，F是False，P为Positive，N为Negative

TP：被模型正确地预测为正样本（原本为正样本，预测为正样本）

TN：被模型正确地预测为负样本（原本为负样本，预测为负样本）

FP：被模型错误地预测为正样本（原本为负样本，预测为正样本）

FN：被模型错误地预测为负样本（原本为正样本，预测为负样本）

实际情况/预测情况正例反例
正例TPFN
反例FPTN
  •  常见计算指标
缩写公式解释
Recall
Recall=\frac{TP}{TP+FN}		正样本数据被预测正确的概率，数据召回率  
PrecisionPrecision=\frac{TP}{TP+FP}所有预测为正例的结果中，正确的预测比例 
AccuracyAccuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FN+FP}所有预测中，正确占比 (适用样本正反例数量相当的情况)

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