accuracy计算公式
时间: 2023-08-23 15:05:32 浏览: 46
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。
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python准确率accuracy计算公式
Python准确率(accuracy)的计算公式是:(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN),其中TP表示真正例(True Positive),即预测为正例且实际为正例的样本数;TN表示真反例(True Negative),即预测为反例且实际为反例的样本数;FP表示假正例(False Positive),即预测为正例但实际为反例的样本数;FN表示假反例(False Negative),即预测为反例但实际为正例的样本数。
accuracy的计算
Accuracy的计算公式为:
accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
其中,TP表示真正例(True Positive),即模型预测为正例且实际为正例的样本数;TN表示真反例(True Negative),即模型预测为反例且实际为反例的样本数;FP表示假正例(False Positive),即模型预测为正例但实际为反例的样本数;FN表示假反例(False Negative),即模型预测为反例但实际为正例的样本数。
简单来说,Accuracy就是正确预测的样本数占总样本数的比例。