解析 答:(1)真阴率(True Negative,TN)表明实际是负样本预测成负样本的样本数。(2)假阳率(False Positive,FP)表明实际是负样本预测成正样本的样本数。(3)假阴率(False Negative, FN)表明实际是正样本预测成负样本的样本数。(4)真阳率(True Positive,TP)表明实际是正样本预测成正样本的样本数。
计算样本分类的真阳,真阴,假阳,假阴,准确率,错误率,特异度,召回率,F值 人工智能 - 机器学习Ab**抛弃 上传1KB 文件格式 m 计算常见的分类器衡量指标,包括真阳性,真阴性,假阳性,假阴性,准确率,错误率,特异度和F值点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...
请解释混淆矩阵包含的四部分信息:真阴率、假阳率、假阴率、真阳率的概念 相关知识点: 试题来源: 解析 答:(1)真阴率(True Negative,TN)表明实际是负样本预测成负样本的样本数。 (2)假阳率(False Positive,FP)表明实际是负样本预测成正样本的样本数。 (3)假阴率(False Negative, FN)表明实际是正样本预...