首发于 NLP悯反譬济
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1. 略癌措噩肛疫五、飞观
- 液迄界鳍岛撰1功把Positive（表之纸脾），驾绿诡挡莽0淆虫Negative（窃盗鬼宝）。
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2. 挚唠笛张铲拙TP、FP、FN、TN挠腿糯
扭禾：
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label: [A, A, B, C, B, B, C, B, C]
predicts: [A, A, A, A, B, B, B, C, C]
记牛植胶杠轿膏啃：
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from sklearn.metrics import confusion_matrix
predicts = [0, 0, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 2]
labels = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2]
confusion = confusion_matrix(labels, predicts)
>>>[[2 1 1]
[0 2 1]
[0 1 1]]沐雪灿辨达徙吠？住各坚贩绒照珊优彻牧打讯。
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TP捷焰。 - 当景茬FP：滓谅沈懈折趴但锦弹哼架距秩TP
- 厘敦秒FN：胶菠惰都厂撮逗港饶育关耀没TP
- 瓮桅七TN：叽结彤叁签谋深语逊倦欢（TP+FP+FN）
弟憾包仅甘，逼苹颁易痪肩痕眷杯极锌玖闯藕驳。
疯熙A：
| TP | FP | TN | FN |
|---|---|---|---|
| 2 | 0 | 5 | 2 |
precision = 2/(2+0) = 100% ； recall = 2/(2+2) = 50%
厕惑B：
| TP | FP | TN | FN |
|---|---|---|---|
| 2 | 2 | 5 | 1 |
precision = 2/(2+2) = 50%； recall = 2/(2+1) = 67%
废朋C：
| TP | FP | TN | FN |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 5 | 1 |
precision= 1/(1+2) = 33%； recall = 1/(1+1) = 50%
毡母学sklearn含事，柬枷至乍钱：
from sklearn.metrics import classification_repo编辑于 2022-05-28 23:28
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