Machine learning 快速文本分类器的精度计算
如何计算fasttext分类器的精度。有用于召回和精确性的内置参数。但是源代码中没有计算fasttext分类器精度的函数 @user054在分类类问题中，我们使用一种众所周知的精度度量，称为F-measure，它是基于召回率和精确度计算的，您可以阅读更多有关它的信息 精度=（精度-召回率*目标率+2*精度*召回率*目标率）/（精度+精度*目标率）Machine learning 快速文本分类器的精度计算,machine-learning,text-classification,Machine Learning,Text Classification,如何计算fasttext分类器的精度。有用于召回和精确性的内置参数。但是源代码中没有计算fasttext分类器精度的函数 @user054在分类类问题中，我们使用一种众所周知的精度度量，称为F-measure，它是基于召回率和精确度计算的，您可以阅读更多有关它的信息 精度=（精度-召回率*目标率+2*精度*召回率*目标率）/（精度+精度*目标率） 其中TargetRatio=（TP+FN）/（FP+TN）如果使用单标签多类别分类，则在fastText中 准确度=精密度=召回率 或者您可以使用fo
其中TargetRatio=（TP+FN）/（FP+TN）如果使用单标签多类别分类，则在fastText中 准确度=精密度=召回率 或者您可以使用follow来计算精度和混淆矩阵
F-measure= 2 * [(precision *recall) / (precision + recall)]