一滴水经过丽江深度学习中accuracy,precision,recall,F1score等指标的区别与
联系
True Positive（TP）：预测为正例，实际为正例糖果花
Fal Positive（FP）：预测为正例，实际为负例
tan图像
True Negative（TN）：预测为负例，实际为负例
敬授民时Fal Negative（FN）：预测为正例，实际为负例qq音乐桌面歌词
accuracy和precision区别：
accuracy指的是正确预测的样本数占总预测样本数的⽐值，它不考虑预测的样本是正例还是负例。⽽precision指的是正确预测的正样本数占所有预测为正样本的数量的⽐值，也就是说所有预测为正样本的样本中有多少是真正的正样本。可以看出precision只关注预测为正样本的部分，⽽accuracy考虑全部样本。茶山竹海
驻村干部工作总结Recall可以称为召回率、查全率，指的是正确预测的正样本数占真实正样本总数的⽐值，也就是从这些样本中能够正确找出多少个正样本。
F-score相当于precision和recall的调和平均，recall和precision任何⼀个数值减⼩，F-score都会减⼩，反之，亦然。
specificity指标，它是相对于nsitivity（recall）⽽⾔的，指的是正确预测的负样本数占真实负样本总数的⽐值，也就是我能从这些样本中能够正确找出多少个负样本野史秘闻
