若准确率为百分之100，那么召回率和精准率是不是都为1，应该如何解释
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很简单，数学可以证明的，我举个反例，TP=2,TN=3.FN=2,FP=1,TN=0如有帮助，点一下下采纳
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- 2022-04-08 17:05回答 1 已采纳 很简单，数学可以证明的，我举个反例，TP=2,TN=3.FN=2,FP=1,TN=0 如有帮助，点一下下采纳
- 2017-12-26 11:32回答 3 已采纳 http://hant.ask.helplib.com/mip/12821422
- 2020-10-22 10:56回答 1 已采纳 看你的特征了，对特征做一下选择可能会效果好一点，要不就根据特征给随机森林加一定的阈值，但具体修改还是要看你使用的特征是什么
- 2022-08-24 10:16I松风水月的博客 准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
- 2022-10-14 19:43回答 1 已采纳 建议仔细看看evaluate内部的计算代码，一般计算每张图的f1的时候分母会有一个极小值加进去（防止除数为0），这个小小的误差会慢慢累计起来，所有会不一样。（个人感觉取后者为好）与其他方法进行对比的时
- 2021-04-21 22:34回答 3 已采纳 你这python train.py后面的参数名改过了？不然应该是--img-size --batch-size 才对，而不是--img，--batch. 都用pycharm了，建议直接在parser
- 2022-09-01 23:25回答 3 已采纳 你这训练基本上等于无，pr和map这么低是没使用预训练模型吗？或者你可以试试使用预训练模型开始，有些数据复杂一些，学习率低加上从头开始训练导致的map上升缓慢也是正常的现象。至于其他的，目前不知道你的
- 2022-10-03 13:58Mei2iJ的博客 监控视频异常检测的评估指标i 之一的 ROC曲线 及其 前置只是混淆矩阵
- 2022-02-28 21:39回答 1 已采纳 轮数太少了，你设置轮数大一些，看一下曲线是不是还会上翘
- 2022-06-15 15:37回答 1 已采纳 这种情况要么就是模型本身参数设置和结构的问题，要么就是数据集少了，一般不会出现训练集比测试集还差
- 2022-05-01 14:53回答 3 已采纳 第一段看下面整个帖子 谁能帮我运行一点这段代码-Python-CSDN问答 CSDN问答为您找到谁能帮我运行一点这段代码相关问题答案，如果想
- 2023-02-22 13:58ywfwyht的博客 追求召回率高，则通常会影响精确率。F1值为算数平均数除以几何平均数，且越大越好，将Precision和Recall的上述公式带入会发现，当F1值小时，True Positive相对增加，而false相对减少，即Precision和Recall都相对增加...
- 2023-02-11 22:48回答 4 已采纳 import numpy as np import pandas as pd import time import jieba import re import string import pick
- 2023-10-10 00:51冒冒菜菜的博客 精度（precision）和召回率（recall）是衡量机器学习模型性能的重要指标，特别是数据集分布不平衡的案例中。
- 2019-04-24 20:14士~心的博客 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, 而其评价指标往往有如下几点: 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall) 和 F1-Measure.(注：相对来说，IR ...
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