本文主要是介绍准确率、精确率、召回率、F1（F-Measure）都是什么？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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机器学习ML、自然语言处理NLP、信息检索IR等领域，评估（Evaluation）是一个必要的工作，而其评论价值指标往往有如下几点：
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准确率 Accuracy;
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精准率 Precision;
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召回率 Recal；
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F1-Measure;
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TP: True Positive 把正的判断为正的数目True Positive，判断正确，且判为了正，即正的预测为正的；
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FN：False Negative 把正的错判为负的数目 False Negative，判断错误，且判为了负，即把正的判断为了负的；
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FP: Flase Positive 把负的错判为正的数目 False Positive，判断错误，且判为了正，即把负的判为了正的；
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TN：True Negative 把负的判为负的数目 True Negative,判断正确，且判为了负，即把负的判为了负的；
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指标
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准确率（Accuracy）
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是指有在所有的判断中有多少判断是正确的，即把正确的为正，还有把负的判断为负；
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总共 TP + FN + FP + TN；
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所以准确率：Accuracy = （TP + T
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