Statistics MSE像召回吗？
在一篇文章中，使用支持向量机进行分类，对于每个类别，均方误差（MSE）表示。我用的是混淆矩阵。比较每个类别的结果时，是否有类似于MSE的回忆？MSE，它代表Statistics MSE像召回吗？,statistics,precision-recall,mse,Statistics,Precision Recall,Mse,在一篇文章中，使用支持向量机进行分类，对于每个类别，均方误差（MSE）表示。我用的是混淆矩阵。比较每个类别的结果时，是否有类似于MSE的回忆？MSE，它代表均方误差是回归问题中常用的度量。它可用于检查回归器的性能 MSE = 1/N * sum(y - y^2) 回忆是一种度量，其值确实可以从混淆矩阵中推导出来，它回答了以下问题：“正确识别实际阳性的比例/数量是多少？” 换句话说，数学表达式是TP/TP+FN，其中TP表示真阳性，FN表示假阴性 一个重要的区别是，这些指标在不同的情况下使用，前
均方误差MSE = 1/N * sum(y - y^2)
TP/TP+FN，