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网站后台内容管理系统如何让百度快速收录

wzjs 2025/8/29 7:59:45

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基础概念解释 TP、TN、FP、FN

这里T是True，F是False，P为Positive，N为Negative

TP：被模型正确地预测为正样本（原本为正样本，预测为正样本）

TN：被模型正确地预测为负样本（原本为负样本，预测为负样本）

FP：被模型错误地预测为正样本（原本为负样本，预测为正样本）

FN：被模型错误地预测为负样本（原本为正样本，预测为负样本）

实际情况/预测情况	正例	反例
正例	TP	FN
反例	FP	TN

常见计算指标

缩写	公式	解释
Recall	$Recall=\frac{TP}{TP+FN}$	正样本数据被预测正确的概率，数据召回率
Precision	$Precision=\frac{TP}{TP+FP}$	所有预测为正例的结果中，正确的预测比例
Accuracy	$Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FN+FP}$	所有预测中，正确占比 (适用样本正反例数量相当的情况)