精确率,联合预测模型准确率为0?可以这么做

即精度为0，如何计算联合预测模型的精度。联合预测模型的精度(正确预测的样本数/样本总数)×100%计算精度，除了机器学习的准确性，你说的精确率我理解的精确吗？logistic回归训练模型的评价指数精确率为0是什么原因，如何解决？通过计算预测结果与实际结果的匹配程度，可以确定联合预测模型的召回率和准确率。

看你想做什么样的任务，根据任务设定指标。比如你要做一个检索任务，那么准确率、召回率以及其派生的F1值就是常用的指标。ROC曲线当然是一个很好的指标。如果你做的是预测的任务，那么测量的就是预测的误差。此时，可以使用诸如RMSE(均方根误差)的指标。具体计算公式可以用百度。如果要做排序任务，有MAP(平均准确率)，NDCG等等。

你说的精确率是我对精确的理解吗？也就是准确率为0，说明你对样本的预测结果都与实际结果不一致。比如你的分类任务是预测某天会不会下雨，你有100个样本要预测。你的模型预测的100个样本和实际的不一样。按照常理，这种情况发生的概率很低。假设你要解决二分类问题，那么如果我随机猜而不是用模型猜，我猜对的概率也是50%。

一直听说这些词，但是很容易忘记。让我们把它们记录在这里。希望对大家理解有帮助。首先我们来做个总结:精确率是针对我们的预测结果，表示有多少预测为正的样本是真正的正样本。召回率是针对我们的原始样本，表示样本中有多少正例被正确预测。公式如下:假设此时我想吃香蕉，实验室里每天会安排10个水果。水果的种类有6个香蕉，3个橘子，1个菠萝。

我们分别求p值，r值，f值，哈哈！按照我们开头说的，精确率指的是我们的预测结果，表示有多少预测为正的样本是真正的正样本。我们这里的阳性样本就是我想吃的香蕉！在预测结果中，香蕉有2个，总数为5，那么P值计算如下:召回率(R值)如开头总结所述。召回率是针对我们的原始样本，表示样本中有多少正例被正确预测。

联合预测模型精度(正确预测样本数/样本总数)×100%计算精度。联合预测模型的精度可以通过计算预测结果与实际结果的匹配程度来确定，具体来说，可以用下面的公式计算准确率:准确率(正确预测的样本数/总样本数)×100%，其中正确预测的样本数是指预测结果与实际结果完全匹配的样本数，总样本数是指所有样本数。