哈囉大家好，我是橘白卯咪，歡迎大家來看看我能不能撐過30天

今天我們來說說怎麼算、怎麼看準確度報告
接著昨天，你拎著被學長喝斥完傷心的自己回到座位
突然發現，你的系統除了跑出混淆矩陣，還印出了一些奇怪的文字

accuracy on training set is 0.99
accuracy on testing set is 0.93
accuracy report:

天吶!這個是? 你學長要的數字，對吧?
來看看每一行的意義吧

accuracy 準確度

就是很直覺的答對率
例: 考模型小朋友100題，模型小朋友答對(和真實標籤相符)98題，準確度0.98

precision 精確率

(中文翻譯準確跟精確實在很難分啊...
可以想成"模型回答為某一類別的資料中，有幾個是對的、真正的某一類別資料"
例: 你餵給模型小朋友若干個影像，它回答你共有100個dab影像，結果你對了一下答案，只有98個是，這樣精確率就是0.98

Recall 召回率

修但幾壘?它召回了什麼?
這個名字跟混淆矩陣一樣令人困惑
可以想成你餵了一堆你已知答案的資料進去，可以"召回"多少正確的答案
例: 你餵給模型小朋友100個你已知行為是dab的影像，模型小朋友回答你有98個影像是dab，這樣召回率就是0.98

f1-score

由於精確率跟召回率都很重要，所以使用f1-score來綜合考慮兩者
公式:

現在假設你獲得的混淆矩陣長這樣:

準確度: (答對)/(全部題數)=(0.9+0.9)/(1+1)=0.9
精確度:(被回答是dab且實際為dab)/(模型小朋友回答是dab)=0.9/(0.1+0.9)=0.9
召回率:(實際為dab且模型小朋友回答是dab)/(實際為dab)=0.9/(0.9+0.1)=0.9
f1-score: 2*(準確率x召回率)/(準確率+召回率)=2*0.81/1.8=0.9

先消化一下~明天再繼續~