TP---将正类预测为正类
FN---将正类预测为负类
FP---将负类预测为正类
TN---将负类预测为负类
准确率(accuracy)
在测试集上,分类器正确分类的样本数与总样本数之比
精确率(precision)
\(P=\frac{TP}{TP+FP}\)
召回率(recall)
\(R=\frac{TP}{TP+FN}\)
F1值
\(F_1=\frac{2TP}{2TP+FP+FN}\)
TP---将正类预测为正类
FN---将正类预测为负类
FP---将负类预测为正类
TN---将负类预测为负类
在测试集上,分类器正确分类的样本数与总样本数之比
\(P=\frac{TP}{TP+FP}\)
\(R=\frac{TP}{TP+FN}\)
\(F_1=\frac{2TP}{2TP+FP+FN}\)