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更新时间:2025-01-11 直达:www.yantaitai.com
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文章浏览阅读832次,点赞9次,收藏13次。模型准确率是衡量机器学习模型性能的重要指标之一。在分类任务中,准确率通常定义为模型做出正确预测的比例,即正确预测的数量除以模型做出的预测的总数。例如,对于二元分类问题,可以根据正类别和负类别按如下方式计算准确率:Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN),其中,TP=真正例,TN=真负例,FP=假正例,FN=假负例。通俗来说,准确率反映了模型预测正确的结果所占的比例。它衡量了模型对所有样本的分类准确程度。_jm联合模型准确率
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如何在工作中建立资源整合能力.pptx,如何在工作中建立资源整合能力制作人:时间:2024年X月目录第1章简介第2章建立资源整合能力的基础第3章拓展资源整合能力的技巧第4章资源整合能力在不同工作场景的应用第5章提高资源整合能力的方法和工具第6章总结01第1章简介什么是资源整合能力资源整合能力是指在工作中有效整合各种资源,包括人力、物力、财力等,实现最佳利用的能力。通过资源整合能力,可以提高工作效率,实现更好的成果。资源整合能力的重要性帮助更好地协调各方资源协调资源避免资源的浪费和重复利用
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