使用電腦多多少少會有些帳號密碼，默默地就會存在電腦當中；安裝軟體時也是如此，輸入後的序號也是深藏在電腦當中，當電腦重灌時才發現序號從此遺失了。這些深藏在電腦的密...
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准确率(Accuracy)、精确率(Precision)和召回率(Recall)的区别
2019年9月23日 — 它表示：预测为正的样本中有多少是真正的正样本，它是针对我们预测结果而言的。Precision又称为查准率。 召回率(Recall) ＝ TP / (TP + FN) = 40/70 = ... ...（以下省略）
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2019年10月28日 — 那麼你是否能解釋一下，一個Precision高而Recall低的模型跟一個Recall高而Precision低的模型，分別代表什麼意義呢？ 前者，可以看作一個比較謹慎的 ...
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2020年4月4日 — Precision 是衡量在所有演算法預測為有癌症的人之中，多少比例的人實際上有癌症。 Recall 是衡量在所有實際上有癌症的人之中，多少比例的人被演算法預測為 ...
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2020年1月9日 — 以Recall 則被譯為 召回率 。我的理解是它是原本是Positive 的資料，它能夠召回多少，也就是說 在原本Positive 的資料中被預測出 ...
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初接觸機器學習時，常會給幾個效能衡量指標搞得一個頭兩個大：. 混淆矩陣(Confusion Matrix)。 準確率(Accuracy)、精確率(Precision)、召回率(Recall)、F1 Score ...
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2021年12月13日 — 除了正確率，我們通常還會關心模型或是測試的兩種表現。 Precision：所有模型說是陽性的案例中，多少是真的陽性。也就是TP/（TP + FP）. Recall： ...
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2023年7月4日 — 在Accuracy 不具參考價值的狀況下，就會採用Precision 和Recall 兩個指標，這兩個指標都是專注被預測為Positive 的資料，但卻又各有所好。 以Precision 來 ...
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2020年7月11日 — 精确度意义：预测为正例的样本中真实正例比例（查准）。 召回率意义：所有真实正例中被预测为正例的比例(查全）。 从两者公式的分母就 ...
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2019年9月23日 — 它表示：预测为正的样本中有多少是真正的正样本，它是针对我们预测结果而言的。Precision又称为查准率。 召回率(Recall) ＝ TP / (TP + FN) = 40/70 = ...
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... 意义，而对单独每个类别没有意义。对于单独的每个类别，只有Recall和Precision有意义。拿猫狗二分类举例，我们可以解释猫的Recall和Precision的含义，但Acc该如何定义呢？
precision recall意義 參考影音
繼續努力蒐集當中...