NLP自然语言处理——文本分类之评价指标_文本分类准确率

作者：weixin_40725706 | 2024-07-14 01:34:53

踩

文本分类准确率

一、准确率（Accuracy）

准确率关注整体效果，只适合均衡的数据。准确率公式如下：
$Accuracy=\frac{预测正确的样本数}{总样本数}$
数据不均衡时使用以下的评价指标。

精确率关注模型预测得准不准。精确率公式如下：
$Precision=\frac{预测正确的样本数}{预测出来的样本数}$

召回率关注模型预测得全不全。召回率公式如下：
$Recall=\frac{预测正确的样本数}{标注的样本数}$

F1是一个综合评价指标，同时考虑了精确率（precision）与召回率（Recall）。F1的公式如下：
$F1=\frac{2Precision \times Recall}{Precision+Recall}$

分别计算每类标签的评价指标，然后作算术平均。

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/weixin_40725706/article/detail/822561