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evaluating indicator for nlp

准确率,精确率与召回率 定义符号: 真正例(True Positive, TP):被模型预测为正的正样本;假正例(False Positive, FP):被模型预测为正的负样本;假负例(False Negative, FN):被模型预测为负的正样本;真负例(True Negative, TN):被模型预测为负的负样本; 准确率公式: $ Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} $ 准确率公式大致表现为正确值除以总值,缺点在于在...