准确率召回率程序代码,多分类的准确率和召回率

如何动态调整准确率和召回费率？F-measure的准确率/准确率/召回率准确率(准确率)、召回率召回准确量/【基本概念】准确率和召回率算法模型大大提高了各种结果的预测效率。准确率准确预测数量/召回数量(发现数量)，牢记分类指标:准确率，准确率，召回率，f1评分和ROC，我们更喜欢用准确率是因为我们熟悉它的定义，而不是因为它是评估模型的最佳工具。

# include main(){ char * ptr，译自模式识别，我们经常用一些指标来评价目标识别或者图像分类的结果。假设我们需要将一个样本集分为苹果和非苹果，那么有四种分类结果:第一种情况:TruePositive，原本苹果被归类为苹果；第二种情况:假阳性，原本不是苹果的被归为苹果；第三种情况:假阴性，原本苹果被归为非苹果；第四种情况:TrueNegative，原本不是苹果被归为非苹果。

阳性是指被分类器分类为苹果(阳性样本)，阴性是指被分类器分类为非苹果(阴性样本)。这里我们引入三个指标来评价分类器:(1) 准确率(精度)，也称“准确度”、“准确度”；(2) 召回召回，又称“召回率”；(3)综合指标3)f1得分，准确率和召回。三个指标的定义如下:一般来说，准确率和召回 rate反映了分类器性能的两个方面，不能依靠单一指标综合评价一个分类器的性能。

刚接触这两个概念的时候，总是很困惑，但是时间久了就想不起来了。其实很简单。准确率是针对我们的预测结果。它指示有多少具有正预测的样本是真正的正样本。那么正面预测有两种可能。一种是将正类预测为正类(TP)，另一种是将负类预测为正类(FP)，即召回 rate是针对我们的原始样本，表示样本中有多少正例被正确预测。

在信息检索领域，查准率和召回率又称为查准率和查全率，查准率=检索到的相关信息量/检索到的相关信息量总量=检索到的相关信息量/系统中的相关信息量总量。

一直听说这些词，但是很容易忘记。让我们把它们记录在这里。希望对大家理解有帮助。首先我们来做个总结:准确率是针对我们的预测结果，也就是说有多少预测为正的样本是真正的正样本。召回 Rate是针对我们的原始样本，表示样本中有多少正例预测正确。公式如下:假设此时我想吃香蕉，实验室里每天会安排10个水果。水果的种类有6个香蕉，3个橘子，1个菠萝。