機器學習_評價指標Accuracy（準確率）、Precision（精準度/查準率）、Recall（召回率/查全率）、F1 Scores詳解
首先我們先上一個整體的公式： 混淆矩陣 真實情況 T或F 預測爲正1，P 預測爲負0，N 本來的label爲1，則預測結果正的話爲T，負的話爲F TP（正樣本預測爲正） FN（正樣本預測爲假） – – – 本來label爲0，則預測結果正的話爲T，負的話爲F FP（負樣本預測爲正） TN（負樣本預測爲負） 混淆矩陣可以清楚的看出錯判的樣本，以便後續訓練重視。 混淆矩陣中的相關名詞也是我們後面要將的
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