2018-11-22
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混淆矩阵中的准确度
准确度（错误率）
准确度是一种统计测量，其定义为由分类器做出的正确预测除以分类器做出的预测之和的商。
我们前一个例子中的分类器预测正确预测了42个男性实例和32个女性实例。
因此，精度可以通过以下公式计算：
(42+32)/(42+8+18+32)(42+32)/(42+8+18+32)
这是0.72
让我们假设我们有一个分类器，它总是预测“女性”。在这种情况下，我们的准确率为50％。
我们将展示所谓的准确性悖论。
垃圾邮件识别分类器由以下混淆矩阵描述：
该分类器的准确度为（4 + 91）/ 100，即95％。
以下分类器仅预测“火腿”并具有相同的准确度。
该分类器的准确率为95％，即使它根本无法识别任何垃圾邮件。
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