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NLP中P,R,F1,acc含义以及怎么求_p r f1

p r f1


一、什么是TP/FN/FP/TN

TP: Ture Positive 把正的判断为正的数目。
FN: False Negative 把正的错判为负的数目。
FP: False Positive 把负的错判为正的数目。
TN: True Negative 把负的判为负的数目。

二、P(Precision)精确率

精确率就是算正样本中有多少是正确的。(简单来说是你预测为正的样本中有多少是正确的)
公式:P=TP/(TP+FP)

三、R(Recall)召回率

召回率是所有的正样本中有多少被预测正确了
公式:R=TP/(TP+FN)

四、F1

F1就是综合P,R
公式:F1=2PR/(R+P)

五、acc(Accuracy)准确率

准确率是有多少样本被预测正确
公式:acc=(TP+TN)/(TP+FN+TN+FP)


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