機器學習筆記--查準率precision和查全率recall、F1
真正例（true positive）、假正例（false positive）、真反例（true negative）、假反例（false negative），分別用TP、FP、TN、FN表示相應樣例數，樣例總數=TP+FP+TN+FN；分類結果混淆矩陣： 真實情況 預測結果 正例 反例 正例 TP（真正例） FN（假反例） 反例 FP（假正例） TN（真反例） 查準率（precision）：被認定爲
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