machine-learning - 计算精确率和召回率-6ren

machine-learning - 计算精确率和召回率

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 08:27:12

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我真的很困惑如何使用 NB 分类器在监督机器学习算法中计算精度和召回率

举个例子
1) 我有两个类(class) A,B
2) 我有 10000 个文档，其中 2000 个用于训练样本集(A 类=1000，B 类=1000)
3) 现在基于上述训练样本集，使用 NB 分类器对其余 8000 个文档进行分类
4) 现在，分类后 5000 个文档进入 A 类，3000 个文档进入 B 类
5) 现在如何计算 Precision 和 Recall？

请帮助我..

谢谢

最佳答案

您好，您必须将结果分为四组 -
真正的 A 级 (TA) - 正确分类为 A 级
错误 A 类 (FA) - 错误地分类为 A 类
真正的 B 级 (TB) - 正确分类为 B 级
错误 B 类 (FB) - 错误地分类为 B 类

精度 = TA/(TA + FA)
召回率 = TA/(TA + FB)

您可能还需要精度和 F 测量:

准确率 = (TA + TB)/(TA + TB + FA + FB)
f-measure = 2 * ((精度 * 召回率)/(精度 + 召回率))

关于machine-learning - 计算精确率和召回率，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/13777183/

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