关于精度和召回

Question

假设我们有99％的非跨度和1％的跨度。这里我写了如下函数

Element infoElement = document.createElement("information");
String xmlAsString = "..."; //xml in string format
Document constantDocument = docBuilder.parse(
String.valueOf(new InputSource( new StringReader( xmlAsString ) ))); //java.io.FileNotFoundException
infoElement.appendChild(constantDocument);

这里我们有真正的积极因素是零。准确度为99％。在这种情况下，精度和召回率为零。我的理解是对的吗？如果出现以下情况，请提供填写下表

function y = predictSpam(x)

y = 0;

return

m = 100.上表是否填写正确。

Answer 1

当使用精确度和召回时，我总是再次看这个图像：

所以我们有： precision = true_positive / true_positive + false_positive recall = true_positive / true_positive + false_negative 在您的数据中，99被正确分类0,1当它应该是1时被归类为0。

使用您的数据： - true_positive = 0 - true_negative = 99 - false_positive = 0 - false_negative = 1

你的真正积极是0，所以是的，召回和精确度都是0。

准确度确实是99％。