【機器學習】F1分數(F1 Score)詳解及tensorflow、numpy實現_zjn-ai的博客-CSDN博客_f1分數

西瓜好壞二分類：模型預測出來：A分為好西瓜類（A中有好的有壞的)

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?B分為壞西瓜類（B中有好的有壞的）?

查準率（精確率）：A類中西瓜中確實是好西瓜的個數 / A類西瓜的總數。

召回率：A類西瓜中確實是好西瓜的個數 / 所有好西瓜的個數。

問：查準率較高 召回率較低怎末處理？

可能是原始數據中有標注錯誤的數據，因該盡快檢查原始數據。

Textcnn 原理 與rnn的比較， Textcnn更快

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的F1 Score详解 查准率较高 召回率较低怎末处理？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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