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Communications Mining 用户指南

上次更新日期 2025年2月10日

True 和 False 负预测

了解这些定义非常重要,因为它们是解释其他基本机器学习概念(如精度召回率)的关键部分。

下面概述了其在平台中的应用程序上下文。

首先:

  • “肯定”预测是指模型认为某个标签适用于消息的预测
  • “负”预测是指模型认为某个标签不适用于消息的预测

真例

真正结果是指模型正确预测某个标签适用于消息的结果。

真底片

真负结果是指模型正确预测标签不适用于消息的结果。

误报

误报结果是指模型错误地预测标签适用于消息,而实际上标签并不适用。

漏报

漏报结果是指模型错误地预测标签不适用于消息,而实际上标签适用。

要更详细地了解每个概念,请参阅此处

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