ml-notes

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发现不记笔记又不操练太容易忘了。ml和dl都学了好几遍了……

  • TP(True Positive) 真阳性：预测为正，实际也为正
  • FP(False Positive) 假阳性：预测为正，实际为负
  • FN(False Negative) 假阴性：预测与负，实际为正
  • TN(True Negative) 真阴性：预测为负，实际也为负

精确率：
Precision=TP/(TP+FP)

召回率
Recall=TP/(TP+FN)

F1=2*(Precision*Recall)/(Precision+Recall)

第一种计算出所有类别总的Precision和Recall，然后计算F1

第二种方式是计算出每一个类的Precison和Recall后计算F1，最后将F1平均