监督学习系统通过各种衡量标准来评估其有效性,两个通用的衡量标准是准确性和精确性,了解如何计算这些衡量标准对于评估模型性能至关重要。

计算精确度

精确度测量模型在所有预测中所作的正确预测的比例。它使用公式计算:

准确性=(正确预测数)/(预测数总数)]

例如,如果一个模型正确预测了100个实例中的90个,那么准确度是0.9或90%.

计算精度

精度侧重于模型所作的正向预测,它表明预测的正向数中有多少是实际正向数。公式是:

精度=(真正数)/(真正数+假正数)]

例如,如果一个模型预测50个正数,其中40个正确,精确度为0.8或80%.

计算步骤摘要

  • 确定预测总数,准确性预测正确.
  • 数真阳与假阳,以精度.
  • 应用公式计算每个度量。