模型训练后的准确度、精确度和召回率分别通过以下方法计算: 准确度(Accuracy): 定义:准确度是模型预测正确的样本数占总样本数的比例。 计算公式:Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN),其中TP表示真正例(True Positive),TN表示真负例(True Negative),FP表示假正例(False Positive),FN表示假负例...