以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(a)警察抓

[单选题]

以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？

(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。

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OBzzz

Precision（精确率） = TP/TP+FP ，其中T为正确，F为错误，P为正例，所以Precision的解释为，所有预测为正的样本中，哪些是正确的。对应题目就是所有警察抓的人里面，有多少是小偷

Recall（召回率，真正率） = TP/TP+FN。FN解释一下：FN就是错误的估计了本来为正的样本，对应题干也就是本来是小偷，但是错误的估计了不是小偷，重点是他本来是小偷。所以分母为全体小偷，整体的含义就是抓到的小偷占总全体小偷的比例。

编辑于 2022-01-27 18:08:17 回复(3)

寄了的做题家很豁达

通俗点理解，precision就是日常理解中的准确率对应的是误检率，recall可以理解成完整率对应的是漏检率。准确度越高说明犯错越少，recall越高说明遗漏的越少。能用通俗方式理解，这种题就可以秒做，公式也可以自己推了。

发表于 2023-12-28 10:37:31 回复(0)

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上传者：小小

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