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用算法拦截可疑笔记，描述拦截的笔记中有多少是真的可疑笔记是

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挑出来的西瓜中有多少比例是好瓜，查准率。全部好瓜有多少比例被挑出来，查全率。

发表于 2019-05-15 23:27:30 回复(3)

余offer

召回率（recall）：预测为正例且实际为正例的样本占所有正样本的比例。

精准率（precision）：预测为正例且实际为正例的样本占所有预测为正例的样本的比例。

发表于 2019-08-23 14:19:46 回复(0)

鲤鲤心

查准率=TP/（TP+FP）例，在所有我们预测有恶性肿瘤的病人中，实际上有恶性肿瘤的病人的百分比，越高越好。
查全率=TP/（TP+FN）例，在所有实际上有恶性肿瘤的病人中，成功预测有恶性肿瘤的病人的百分比，越高越好。

发表于 2019-09-19 19:58:32 回复(0)

苏打烟花无糖粉

二分类问题中，TP真正例，FP假正例，TN真反例，FN假反例

查准率P = TP / (TP+FP)

例子：挑出来的西瓜中有多少比例是好瓜 ( 是正例同时预测结果为真的数量 / 预测结果判定为正例总数 )

查全率R = TP / (TP+FN)

例子：全部好瓜有多少比例被挑出来 ( 是正例同时预测结果为真的数量 / 正例总数 )

发表于 2021-12-01 11:19:27 回复(0)

努力找到工作，保持积极乐观

AUC：（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积。我们往往使用AUC值作为模型的评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。

ROC曲线全称为受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve），它是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（敏感性）为纵坐标，假阳性率（1-特异性）为横坐标绘制的曲线。

AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知，AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。

召回率（recall）：预测为正例且实际为正例的样本占所有正样本的比例。

精准率（precision）：预测为正例且实际为正例的样本占所有预测为正例的样本的比例。

发表于 2020-05-31 23:54:40 回复(0)

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C++工程师运维工程师 2019 小红书数据分析师 Java工程师

上传者：小小

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