模型识别率该如何计算

Question

1000批数据用700批识别建立模型，再用其余的300批去识别，算出识别率 如何计算 哪位能帮解决一下 谢谢

Answer 1

要计算模型的识别率，首先需要将模型应用于测试集（未用于训练的那部分数据），即300批数据。识别率通常是通过比较模型的预测结果与实际标签来计算的。具体步骤如下：

‌模型训练‌：使用700批数据作为训练集来训练模型。
‌模型评估‌：使用剩余的300批数据作为测试集，对模型进行评估。
‌计算识别率‌：对于测试集中的每个样本，如果模型的预测结果与实际标签一致，则认为是一个正确识别。识别率是正确识别的样本数除以测试集的总样本数。

用数学公式表示，假设NN是测试集的总样本数，CC是正确识别的样本数，那么识别率RR可以计算为：

在实际操作中，你可能还需要考虑不同类型的识别错误（如误报和漏报）以及相应的性能指标，但基本的识别率计算如上所述。