假阳性（FP）：预测与负、实际为正（- ➡️ +）
假阴性（FN）：预测为正，实际为负（+ ➡️ -）
真阳性（TP）：预测为负、实际也为负（- ➡️ -）
真阴性（TN）：预测为正，实际也为正（+ ➡️ +）
精确率=真阳性/（真阳性+假阴性）====预测为正样本的结果中，有多少是正确的
召回率=真阳性/（真阳性+假阳性）=====有多少正样本被预测出来
F1值(平衡分数，准确率和召回率的调和平均数，可看作加权平均)
2/F1=1/精确率+1/召回率
F1=2*真阳性/（2*真阳性+假阳性+假阴性）
更一般的：
accuracy 有多少样本被预测正确
AUC（Area Under roc Curve）值，ROC（receiver operating characteristic curve受试者工作特征曲线）曲线====受试者工作特征曲线就是以假阳性概率（False positive rate）为横轴，真阳性（True positive rate）为纵轴所组成的坐标图，和受试者在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
假阳性（FP）：预测与负、实际为正（- ➡️ +） 假阴性（FN）：预测为正，实际为负（+ ➡️ -） 真...
用户满意度 预测准确度 覆盖率：用基尼系数，流行度越平均，基尼系数越低 多样性：指物品间的多样性，物品间的相似度越...
AUC（Area under curve）： ROC曲线下的面积。 AUC详解 :参考链接
他写得超好，刚好看到的论文用到NDCG是用的DCG / IDCG。https://www.cnblogs.com/...
假定一定有k+1类（包括k个目标类和1个背景类），表示本属于i类却预测为j类的像素点总数，具体地，表示true p...
TP，FP，TN，FN P与N代表预测结果，P为正样本，N为负样本。T与F代表预测结果是否正确。 召回率，精确率，...
1、IOU 分割或者目标检测预测prediction，可以分成4个部分：1、true negative（TN）把区...
基于排序的评价指标 TODO 2 基于分类的评价指标 2.1 document-pivoted binary 针对...
住房购置选定分为内部与外部指标。 评价指标 内部 所谓楼品 设计 公摊 外部评价指标 按类别分类 距离： 医疗相关...
本文标题：【2019-01-06】评价指标
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