这篇文章给大家聊聊关于性能指标：准确率、精确率与召回率详解，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
FN: 将正类预测为负类编号20
FP: 将负类预测为正类编号10
TN: 将负类预测为负类编号30
准确率=正确预测/全部=(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)=70%
精度=TP/(TP+FP)=80%
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用户评论
这三个指标真是搞机学习的黄金标准啊！
有15位网友表示赞同！
想知道模型预测的准确性，这三个指标必看无疑!
有14位网友表示赞同！
对于分类问题来说，这三个指标简直是宝藏级别的知识啊！
有10位网友表示赞同！
终于弄清了精度、召回率和准确率的区别了，感觉自己进步了一点点！
有10位网友表示赞同！
在实际应用中，该如何权衡这三个指标呢？
有12位网友表示赞同！
用这些指标来评估模型的效果，还是比较直观的。
有5位网友表示赞同！
上课的时候老师讲过这三个指标，现在想起来感觉有点印象!
有9位网友表示赞同！
学习机器学习真是需要不断地巩固知识！
有13位网友表示赞同！
希望能了解更多关于这些指标的应用场景，拓展一下我的视野.
有12位网友表示赞同！
有时候在模型优化阶段，这些指标也是至关重要的参考依据。
有9位网友表示赞同！
对这三个指标有详细的解释吗？
有9位网友表示赞同！
这篇文章介绍得还不错，读完之后终于明白了。
有18位网友表示赞同！
感觉学习机器学习真是太有意思了！
有14位网友表示赞同！
明白了精准率和召回率的区别后，我对模型评价更加全面!
有17位网友表示赞同！
想试着用这三个指标来评估一下我的项目模型效果!
有5位网友表示赞同！
这些指标的应用场景还挺广泛的，看来确实很重要!
有13位网友表示赞同！
学习这些知识真是长见识的一件事啊！
有14位网友表示赞同！
这篇文章给了我很多启发，以后学习机器学习的时候可以好好参考一下。
有10位网友表示赞同！
希望将来能运用这三个指标来解决实际问题！
有15位网友表示赞同！