这是当你的筛子过滤掉稻草
场景：
真正例（TP）：模型正确预测了正类。就像你的筛子正确识别了针一样。
假阳性（FP）：模型预测了错误的结果。而不是真正的针的时候。
假阴性（FN）：模型未预 决策者电子邮件列表 测正确的结果。想象一下这样的情况：你的筛子没有正确地过滤吸管，而是留下了一根针。
真阴性（TN）：模型正确预测了阴性类别。你的筛子将稻草留在了它所属的地方 – 干草堆中。
用于评估预测模型的指标
当使用模型时（就像我们的针筛一样），重要的是要有一些措施来评估我们的解决方案的有效性。为此，我们有指标。它们各有不同，用于不同的场景。让我们仔细看看最常见的那些以及何时应该使用它们。
总体准确率
在评估模型时，整体准 成功案例：seo 带来的变化 确性是我们最简单、最直接的指标。它是根据正确预测数与预测总数的比率来计算的。
总体准确率计算公式
这是一个简单直接的公式，适用于初步估计和平衡数据集（意味着你的大海捞针和吸管的数量大致相同）。
然而，对于更复杂的 新加坡电话列表场景和不平衡的集合，整体准确度还不够。让我们看一个例子：你有 5 根针和 95 根吸管。该模型可以将所有东西标记为吸管，准确率达到 95%。虽然这看起来像是一个好结果，但实际上我们大海捞针，却一无所获。