機器學習演算法的性能指標：precision, recall, accuracy, ...

Precision can be seen as a measure of quality, and recall as a measure of quantity. Higher precision means that an algorithm returns more relevant results than ...

2019年10月28日 — Recall(召回率) = TP/(TP+FN) Precision(準確率) = TP/(TP+FP) F1-score = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall). 召回率是在所有正樣本當中 ...

2021年12月13日 — 一般說的『正確率』（accuracy），指的是兩種正確案例數佔所有案例的比例：（TN + TP）/ (TN + TP + FN + FN)。 （所謂『陰性』、『陽性』是由我們自己 ...

Recall 與precision 通常有著相反的關係，代表著不同的指標。 我們「預測不可用」的停車位，但實際上是「可用」的，這種情況稱為「false negatives」 ...

2023年7月4日 — 中文譯作準確率，其定義是：對於給定的測試資料集，分類器正確分類的樣本數與總樣本數之比。白話來說就是，模型預測正確數量所佔整體的比例。 其公式為：.

2020年4月4日 — Precision: 預測是A 的物件中，真的是A 的比例。 Recall: 在所有是A 的物件中，成功預測是A 的比例。

精確率（Precision）= tp/(tp+fp)，即陽性的樣本中有幾個是預測正確的。 召回率（Recall）= tp/(tp+fn)，即事實為真的樣本中有幾個是預測正確的。

精確率（precision）同召回率（recall）係一對有拏褦但又相抵對嘅概念，用喺機械學習分類問題或者模式識別等領域畀任務設計或者模型評價。喺醫學等領域，精確率又喊做 ...