目錄

一、混淆矩陣

?二、準確率

三、召回率

四、精確率

五、綜合評估指標 -- F值

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一、混淆矩陣

? ? ? ? 也程誤差矩陣，是表示精度評價的一種標準格式，用n行n列的矩陣形式來表示。在機器學習領域，混淆矩陣又稱為可能性表格或者是錯誤矩陣。它是一種特定的矩陣用來呈現算法的效果。

后面準確率、召回率、精確率、F值的講解，都以該例子進行計算：

?二、準確率

準確率：識別成功的概率。

公式：

準確率比較好理解，難的是后面的召回率和精確率的理解。

三、召回率

召回率：找到正例（恐怖分子）的概率。（召回率越高說明找到正例(恐怖分子)的能力越強）

公式：

（TP：預測結果是positive，預測成功，原來是positive）

（FN：預測結果是negative，預測失敗，原來是positive）

四、精確率

精確率：恐怖分子的判斷能力。（精確率越高說明識別正例(恐怖分子)越精準）

公式：

（TP：預測結果是positive，預測成功，原來是positive）

（FP：預測結果是positive，預測失敗，原來是negative）

五、綜合評估指標 -- F值

綜合評估指標 -- F值：精確率(P)和召回率(R)的加權調和平均。

公式：

=1時：

F1值計算：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习--TensorFlow（5）BP神经网络（混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F值）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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