多分類問題的準確率，召回率怎么計算？如果標簽=[0，0，1，2，2]，則召回率和準確率只能分別為0，1，2計算。對于0類如果0被視為正類，那么1類和2類被視為負類，那么可以計算0類的召回率和準確率對于

多分類問題的準確率，召回率怎么計算？

如果標簽=[0，0，1，2，2]，則召回率和準確率只能分別為0，1，2計算。

對于0類

如果0被視為正類，那么1類和2類被視為負類，那么可以計算0類的召回率和準確率

對于1類和2類，同樣的道理sklearn.metrics公司召回模塊中的評分與精度評分功能不支持多分類計算

大家都知道國產自主品牌汽車起步較晚。在研發(fā)能力沒有提升的時期，其核心零部件主要依靠進口或成熟車企的產品進行裝配。

有人說國產車召回率非常低，為什么？

在信息檢索、統計分類、識別、預測和翻譯等領域，準確率和召回率是評價結果質量的兩個最基本的指標。

Precision，也稱為“Precision”、“accurity”和“Precision”，是指檢索到的相關文檔在所有檢索到的文檔中所占的比例。召回，又稱“召回”，是指檢索到的相關文檔在所有相關文檔中所占的比例。這兩個公式是：準確度=檢索到的相關文檔數/檢索到的所有文檔總數；召回率=檢索到的相關文檔數/系統中所有相關文檔的總數

準確度和召回率是信息檢索和統計領域廣泛使用的兩個度量標準分類評價結果的質量。精度是檢索到的文檔數與檢索到的文檔總數的比率，它衡量檢索系統的精度；召回率是檢索到的文檔數與文檔庫中所有相關文檔數的比率，它衡量檢索系統的召回率。