accuracy怎么计算
时间: 2023-09-22 09:07:31 浏览: 36
Accuracy(准确率)是指分类模型预测正确的样本数占总样本数的比例。具体计算方法如下:
$Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$
其中,TP表示真正例(True Positive),即实际为正例且被预测为正例的样本数;TN表示真反例(True Negative),即实际为反例且被预测为反例的样本数;FP表示假正例(False Positive),即实际为反例但被预测为正例的样本数;FN表示假反例(False Negative),即实际为正例但被预测为反例的样本数。
一般来说,越高的准确率意味着模型的性能越好。但是,在某些情况下,准确率可能会受到样本分布不均衡等因素的影响,因此需要综合考虑其他指标。
相关问题
accuracy计算公式
Accuracy(准确率)是机器学习中常用的性能度量指标之一,用于衡量模型的分类精度。其计算公式为:
Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
其中,TP(True Positive)表示模型预测为正例且实际为正例的样本数;TN(True Negative)表示模型预测为负例且实际为负例的样本数;FP(False Positive)表示模型预测为正例但实际为负例的样本数;FN(False Negative)表示模型预测为负例但实际为正例的样本数。
python准确率accuracy计算
Python中的准确率(accuracy)是指分类器在测试集上正确分类的样本数占总样本数的比例。具体计算方法为:将测试集中所有正确分类的样本数除以测试集中所有样本的总数。例如,如果测试集中有100个样本,分类器正确分类了90个样本,则准确率为90%。
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