我正在研究一个模型并进行一些实验，我看到在某些配置下，准确率上升而召回率和准确率要低得多，数学解释是什么？TN率下降了吗？
准确率可以提高而准确率和召回率下降吗？
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机器学习模型
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2022-02-16 11:55:56
1个回答
解释很简单，假设您有以下值：
True Positives (TP) = 1
True Negatives (TN) = 998
False Positives (FP) = 1
False Negatives (FN) = 1
Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) = 999/1001 = 0.998
Precision = TP / (TP + FP) = 1/2 = 0.5
Recall = TP / (TP + FN) = 1/2 = 0.5
总之，你有一个不平衡的数据集，即类的样本数量远大于其他类的数量。因此，预测每个样本都属于类会产生较高的准确度值。
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