機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)學習心得(14)--Precision and Recall and F1

當我們考驗一個classifier的好壞的時候,精準度並不是一個非常好的指標,對於不同的任務我們有兩種衡量精準度的辦法,precision(精確率)和recall(召回率) 假設我們想要識別一組手寫數字中的5 從上圖可知 左上角是系統識別出來不是5而且標籤也不是5的圖片(正確的分類也叫true negative{TN}) 右上角是系統識別出來是5但是實際上不是5的圖片,叫false positiv

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