准确率的计算公式是什么
时间: 2023-06-05 13:08:07 浏览: 365
准确率(Accuracy)的计算公式为:
准确率 = (真阳性 + 真阴性) / (真阳性 + 假阳性 + 真阴性 + 假阴性)
其中,真阳性表示实际为正例的样本被正确预测为正例的次数;真阴性表示实际为负例的样本被正确预测为负例的次数;假阳性表示实际为负例的样本被错误预测为正例的次数;假阴性表示实际为正例的样本被错误预测为负例的次数。
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随机森林准确率计算公式
随机森林的准确率计算公式是通过对测试数据进行预测,然后将预测结果与真实标签进行比较,计算出分类正确的样本数量与总样本数量的比例。具体公式如下:
准确率 = 分类正确的样本数量 / 总样本数量
参考引用中提到的例子,即在三个测试集上的准确率计算,可以得到以下结果:
1)在第一个测试集上,准确率为93%;
2)在第二个测试集上,准确率为82%;
3)在第三个测试集上,准确率为93%。
以上就是随机森林准确率的计算公式和具体示例。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [随机森林算法](https://blog.csdn.net/qq_16792139/article/details/117400546)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Spark随机森林算法对数据分类(一)——计算准确率和召回率](https://blog.csdn.net/redhatforyou/article/details/75912262)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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BP神经网络准确率计算公式
BP神经网络的准确率计算公式通常是通过比较神经网络在测试集上的预测结果与真实标签进行计算的。假设测试集的样本数量为N,神经网络在测试集上的预测结果为y_pred,真实标签为y_true,则准确率可以使用以下公式计算:
准确率 = (预测正确的样本数) / N
其中,预测正确的样本数表示神经网络预测结果与真实标签完全相符的样本数量。