在机器学习算法领域，最为广泛且为大众所认可的评价指标有：正确率（Accuracy）、精确度（Precision）和召回率（Recall）。基于正确率、精确度和召回率的模型更容易被大众接受，也最容易执行验证的标准。
在介绍正确率、精确度和召回率之前，假设某个分类器的目标有且仅有两类，分别是正例（Positive）和负例（Negative），接下来介绍一下相关术语。
- TP(True Positives): 被正确分类为正例的个数，即被分类器划分为正例且本身事实上也是正例的个数。
在机器学习算法领域，最为广泛且为大众所认可的评价指标有：正确率（Accuracy）、精确度（Precision）和召回率（Recall）。基于正确率、精确度和召回率的模型更容易被大众接受，也最容易执行验证的标准。
在介绍正确率、精确度和召回率之前，假设某个分类器的目标有且仅有两类，分别是正例（Positive）和负例（Negative），接下来介绍一下相关术语。
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