machine-learning - 关于准确率和召回率

Question

假设我们有 99% 的非跨度和 1% 的跨度。这里我写了如下函数

function y = predictSpam(x)

y = 0;

return

这里我们的真阳性为零。并且准确率达到99%。在这种情况下，精确度和召回率为零。我的理解对吗？如果出现以下情况，请提供填写下表

                  actualclass1  | actualclass0

predict class1         0         |  0
-------------------------------------------------
predict class0         1         |  99

m = 100。上表是否填写正确。

Answer 1

当使用精确度和召回率时，我总是再次查看这张图片:

所以我们有:
精度 = 真阳性/真阳性 + 假阳性
召回率=真阳性/真阳性+假阴性
在您的数据中，99 被正确分类为 0，1 在本应为 1 的情况下却被分类为 0。

使用您的数据:- true_positive = 0- 真负= 99- 假阳性 = 0- 假阴性 = 1

你的真阳性是 0，所以是的，查全率和查准率都是 0。

准确率确实达到了 99%。