基于LSTM情感分析的评价指标

基于LSTM情感分析的评价指标包括Precision、Recall、F1-Score和AUC等值。其中，Precision指的是模型预测为正例的样本中，真正为正例的比例；Recall指的是所有真正为正例的样本中，被模型预测为正例的比例；F1-Score是Precision和Recall的调和平均数，用于综合评价模型的性能；AUC指的是ROC曲线下的面积，用于评价模型的分类效果。

在基于LSTM的情感分析中，Precision和Recall的计算方式如下：
- Precision = TP / (TP + FP)，其中TP表示真正例，FP表示假正例；
- Recall = TP / (TP + FN)，其中TP表示真正例，FN表示假反例。

F1-Score的计算方式为：
- F1-Score = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)

AUC的计算方式为：
首先，根据模型预测结果对样本进行排序；
- 然后，计算ROC曲线上每个点的True Positive Rate和False Positive Rate；
- 最后，计算ROC曲线下的面积。

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