请问模型训练后挼准捁度，精捁度和召回梚分捀挻挿么计算挼？

模型训练后的准确度、精确度和召回率是评估模型性能的常用指标。

准确度（Accuracy）是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例。计算公式为：

准确度 = (真阳性 + 真阴性) / (真阳性 + 假阳性 + 真阴性 + 假阴性)

精确度（Precision）是指模型预测为正例中真正为正例的比例，也可以理解为预测为正例的样本中有多少是正确的。计算公式为：

精确度 = 真阳性 / (真阳性 + 假阳性)

召回率（Recall）是指模型正确预测为正例的样本数占实际为正例的样本数的比例，也可以理解为模型对正例的识别能力。计算公式为：

召回率 = 真阳性 / (真阳性 + 假阴性)

在二分类问题中，真阳性表示模型正确地将正例预测为正例，真阴性表示模型正确地将负例预测为负例，假阳性表示模型错误地将负例预测为正例，假阴性表示模型错误地将正例预测为负例。

这些指标可以帮助评估模型的分类能力和预测性能。根据具体的应用场景，可以选择合适的指标进行评估和优化。

相关问题

模型训练的准确度、精确度、召回率

模型训练的准确度、精确度、召回率是用来评估模型性能的指标，它们分别代表了不同的性能方面。

准确度（Accuracy）是指模型在所有测试样本中分类正确的样本数量占总样本数量的比例。即：

准确度 = 分类正确的样本数 / 总样本数

精确度（Precision）是指模型在预测为正例的样本中，真正为正例的样本数量占预测为正例的样本数量的比例。即：

精确度 = 真正为正例的样本数 / 预测为正例的样本数

召回率（Recall）是指模型在所有真实正例中，预测为正例的样本数量占真实正例的样本数量的比例。即：

召回率 = 真正为正例的样本数 / 所有真实正例的样本数

这些指标可以通过混淆矩阵来计算。混淆矩阵是分类问题中常用的评估工具，它描述了模型在不同分类情况下的表现。通过混淆矩阵，我们可以计算出准确度、精确度和召回率等指标。

matlab中cnn模型训练构建混合矩阵并计算准确率，精确度，召回率，误报率和f1分数

对于混淆矩阵的计算，可以使用Matlab自带的confusionmat函数。假设你有一个分类器的输出y_pred和一个真实标签y_true，可以使用以下代码计算混淆矩阵：

C = confusionmat(y_true,y_pred);

然后，可以使用以下代码计算准确率，精确度，召回率，误报率和f1分数：

accuracy = sum(diag(C))/sum(C(:));
precision = C(2,2)/(C(2,2)+C(1,2));
recall = C(2,2)/(C(2,2)+C(2,1));
false_alarm = C(1,2)/(C(1,2)+C(1,1));
f1_score = 2*(precision*recall)/(precision+recall);

其中，C(1,1)表示真负例的数量，C(2,2)表示真正例的数量，C(1,2)表示假正例的数量，C(2,1)表示假负例的数量。

需要注意的是，以上代码假设你的分类器有两个类别，其中正例为第2个类别，负例为第1个类别。如果你的分类器有多个类别，你需要根据实际情况调整代码。