以下两种描述分别对应哪两种分类算法的评价标准？ a)

[不定项选择题]

以下两种描述分别对应哪两种分类算法的评价标准？

a) 描述有多少比例的小偷被警察抓了的标准

b) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准

True Positive Rate(TPR) ,  False Positive Rate(FPR)

True Positive Rate(TPR) ,  True Negative Rate(TNR)

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Precision,Recall
```
```
Recall , Precision
```

查看正确选项

牛客56379375号

通常我们预测的样本中分为正样本和负样本：　　　　TP ( True Positive )：表示把正样本预测为正样本；　　　　FP ( False Positive )：表示把负样本预测为正样本；　　　　TN ( True Negative )：表示把负样本预测为负样本；　　　　FN ( False Negative )：表示把正样本预测为负样本；　　再理解概念应该比较容易了：　　　　精确率(Precision)：预测为正的样本中有多少是真正的正样本。也就是　　　　Precision = TP / ( TP + FP ) 　　　　召回率(Recall)：样本中的正例有多少被预测正确了。也就是　　　　Recall = TP / ( TP + FN ) 　　这里再提一个我们平时常用的一个概念：准确率(accuracy) 即预测正确所有样本占总样本的比例： (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)

编辑于 2020-01-09 21:49:39 回复(2)