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这篇文章给大家聊聊关于性能指标：准确率、精确率与召回率详解，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
FN: 将正类预测为负类编号20
FP: 将负类预测为正类编号10
TN: 将负类预测为负类编号30
准确率=正确预测/全部=(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)=70%
精度=TP/(TP+FP)=80%
这三个指标真是搞机学习的黄金标准啊！
有15位网友表示赞同！
想知道模型预测的准确性，这三个指标必看无疑!
有14位网友表示赞同！
对于分类问题来说，这三个指标简直是宝藏级别的知识啊！
有10位网友表示赞同！
终于弄清了精度、召回率和准确率的区别了，感觉自己进步了一点点！
在实际应用中，该如何权衡这三个指标呢？
有12位网友表示赞同！
用这些指标来评估模型的效果，还是比较直观的。
有5位网友表示赞同！
上课的时候老师讲过这三个指标，现在想起来感觉有点印象!
有9位网友表示赞同！
学习机器学习真是需要不断地巩固知识！
有13位网友表示赞同！
希望能了解更多关于这些指标的应用场景，拓展一下我的视野.
有时候在模型优化阶段，这些指标也是至关重要的参考依据。
对这三个指标有详细的解释吗？
这篇文章介绍得还不错，读完之后终于明白了。
有18位网友表示赞同！
感觉学习机器学习真是太有意思了！
明白了精准率和召回率的区别后，我对模型评价更加全面!
有17位网友表示赞同！
想试着用这三个指标来评估一下我的项目模型效果!
这些指标的应用场景还挺广泛的，看来确实很重要!
学习这些知识真是长见识的一件事啊！
这篇文章给了我很多启发，以后学习机器学习的时候可以好好参考一下。
希望将来能运用这三个指标来解决实际问题！
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用户评论
这三个指标真是搞机学习的黄金标准啊！
有15位网友表示赞同！
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对于分类问题来说，这三个指标简直是宝藏级别的知识啊！
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用这些指标来评估模型的效果，还是比较直观的。
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有时候在模型优化阶段，这些指标也是至关重要的参考依据。
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