机器学习中precision和accuracy区别
来源：互联网 发布：深圳网络危机处理公司 编辑：程序博客网 时间：2024/06/05 07:39
一些术语
对于一个二分类问题，我们定义如下指标：
TP ：True Positive，即正确预测出的正样本个数FP ：False Positive，即错误预测出的正样本个数（本来是负样本，被我们预测成了正样本）TN ：True Negative，即正确预测出的负样本个数FN ：False Negative，即错误预测出的负样本个数（本来是正样本，被我们预测成了负样本）
分类器性能评价指标
由以上四个指标，可以进一步衍生出其他三个常用的评价分类器性能的指标
Precision ：TP÷(TP+FP) ，分类器预测出的正样本中，真实正样本的比例Recall ：TP÷(TP+FN) ，在所有真实正样本中，分类器中能找到多少Accuracy ：(TP+TN)÷(TP+NP+TN+FN) ，分类器对整体的判断能力，即正确预测的比例
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