NLP任務中的基本指標(precision and recall )
》》以下內容參考wikipedia。
- precision 精確度
- recall 召回率
樣本數據可看成如下兩組：
- false negative 偽負例
- true negative 真負例
被算法挑選出的數據可看成如下兩組：
- true positive 真正例
- false positive 偽正例
即：
註：實際任務中經常使用這兩個基本指標的加權組合（即，F-measure，也稱F-score），至於權值根據不同任務酌情使用。經常使用的而是兩者的調和平均數，即：
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precision and recall
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連結串列 連結串列是一種物理儲存單元上非連續、非順序的儲存結構，資料元素的邏輯順序是通過連結串列中的指標連結次序實現的。連結串列由一系列結點（連結串列中每一個元素稱為結點）組成，結點可以在執行時動態生成。每個結點包括兩個部分：一個是儲存資料元素的資料域，另一個是儲存下一個結點地址的指標域。 相比於線性表
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