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有些人 在心底从来没忘记
有些事 有些梦 还找不到谜底
有些话 越欲言又止 就越是动听
让我们 靠近 想悄悄告诉你
多爱你
那颗心 还一直守候没离去
走遍了 全世界 还是你最亲密
记得吗 你最爱的歌 让我再唱起
让我们靠近 想要悄悄告诉你
多爱你
悄悄告诉你
多爱你
                     🎵 范玮琪《悄悄告诉你》

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为了更加深入地了解如何计算每个关键性能指标以及它们与混淆矩阵之间的关系，以下是每个指标的详细计算流程。这些流程基于四个基本元素：真正例（TP），假正例（FP），真负例（TN），和假负例（FN），它们共同构成了混淆矩阵。

真正例、假正例、真负例和假负例的定义：

• 真正例 (TP)：模型正确预测为正类的实际正类样本数量。
• 假正例 (FP)：模型错误预测为正类的实际负类样本数量。
• 真负例 (TN)：模型正确预测为负类的实际负类样本数量。
• 假负例 (FN)：模型错误预测为负类的实际正类样本数量。

计算流程：

1. 精确率（Precision）
   精确率是衡量模型预测为正类的结果中，实际为正类的比例，用以评估预测正类的准确性。

   步骤：
   计算所有预测为正类的样本数（TP + FP）。
   从这些样本中计算正确预测为正类的样本数（TP）。
   使用公式计算精确率：精确率 = TP / (TP + FP)

2. 召回率（Recall）或真正率
   召回率衡量的是在所有实际为正类的样本中，被模型正确预测为正类的比例，用以评估模型捕捉正类的能力。

   步骤：
   计算所有实际为正类的样本数（TP + FN）。
   从这些样本中计算正确预测为正类的样本数（TP）。
   使用公式计算召回率：召回率 = TP / (TP + FN)

3. 准确率（Accuracy）
   准确率衡量的是在所有样本中，被模型正确预测的比例，用以评估模型的总体效果。

   步骤：
   计算所有样本数（TP + TN + FP + FN）。
   从所有样本中计算被正确预测的样本数（TP + TN）。
   使用公式计算准确率：准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

4. F1分数（F1 Score）
   F1分数是精确率和召回率的调和平均，它试图同时考虑精确率和召回率，特别适用于那些对精确率和召回率同等重视的场合。

   步骤：
   首先计算精确率和召回率。
   使用公式计算F1分数：F1 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)

这些计算步骤不仅适用于二分类问题，还可以扩展到多分类问题，通过对每一类别分别计算这些指标，并进行平均处理，以得到整体性能的评估。通过这些详细的步骤，我们可以更准确地理解和评估我们的模型在特定任务上的表现。