本文介绍: 这些指标提供了关于分类模型性能综合信息可以帮助评估模型在不同方面的表现。是用于评估分类模型性能表格,它展示了模型在不同类别上的预测情况。假设两个类别正例(Positive)和负例(Negative)。实际为正例样本中被正确预测正例的比例,计算公式为。分类正确样本数占总样本数的比例,计算公式为。正例预测正确的比例,计算公式为。

混淆矩阵用于评估分类模型性能表格,它展示了模型在不同类别上的预测情况。对于二分问题混淆矩阵的构成如下

假设有两个类别正例(Positive)和负例(Negative)。

混淆矩阵的形式如下

预测为正例 预测为负例
实际为正例 TP FN
实际为负例 FP TN

通过混淆矩阵可以计算出多个性能指标,包括:

  1. 准确率(Accuracy): 分类正确的样本数占总样本数的比例,计算公式(TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

  2. 精确率(Precision): 正例预测正确的比例,计算公式TP / (TP + FP)

  3. 召回率(Recall): 实际为正例的样本中被正确预测为正例的比例,计算公式为 TP / (TP + FN)

  4. F1 分数(F1 Score): 精确率和召回率的调和平均数,计算公式为 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)

这些指标提供了关于分类模型性能综合信息,可以帮助评估模型在不同方面的表现。

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