準確率和查

可以說我有這樣的數據：準確率和查

  Right Wrong 
oneName 420 60 
twoName 200 40

精一= TP /（TP + FP）

召回= TP /（TP + FN）

鑑於這個數據我瞭解精度是：

 420(TP) 
420(TP) + 60(FP).

但是，我很難理解和calculcating FN當你想要計算r緊急呼叫。這種情況下的FN是什麼？

來源

2017-01-25 sockevalley

不知道我明白了oneName和twoName是......這些只是兩行無關的數據嗎？ – Sam

非常多。它可能是貓和狗。沒關係。 – sockevalley

我想我已經從這個鏈接中找到了它（https://www.quora.com/What-is-the-best-way-to-understand-the-terms-precision-and-recall）。他聲明：「所以，召回是您可以正確回想的許多事件與許多所有正確事件的比率。」這意味着召回是420/620（420 + 200） – sockevalley

您的1類精度是通過鑑定爲類1（TP + FP）實例的總數除以正確地識別爲第1類（TP）的實例的數目。 420被正確識別爲第1類，但是40被錯誤地識別爲第1類。因此，您對第1類的精度爲420 /（420 + 40）。

回憶類1是正確識別爲類1（TP）除以類1實例（TP + FN）的總數的實例的數量。 420被正確識別爲第1類，但60第1類實例被錯誤地識別爲第2類。因此，對第1類的召回是420 /（420 + 60）。

來源

2017-01-25 20:22:32 Sam

420 + 60 + 200 + 40是數據總量。 oneName是具有420個正確分類實例的類1，而60個錯誤。 twoName是2級，其具有40的同時錯誤200個正確分類的實例。 – sockevalley

那麼1級的60個被確定爲2級？ – Sam

從我的理解是。這是一個練習的例子。 – sockevalley

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