随机森林模型结果可视化随机森林模型

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1、既然你只问下面,那上面的我就不解释了micro-average(微平均)=(TP FP) / (TP TN FP FN),即为accuracyaccuracy = (分类正确的样本个数) / (分类的所有样本个数)macro-average(宏平均)引入F-measure= (A 1) * precision * recall / (A ^ 2 * precision recall)如果A取1。
2、那么F-measure实际上就是precison和recall的调和平均值:2*precision*recall / (precision recall), 此时的F-measure就称为F1值把所有类的F1值取一个算术平均就得到了Macro-average最后一个就是加权平均值,没什么好说的。
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