逻辑算符 作用逻辑与: 组配不同检索概念（交叉限定关系），提高查准率，缩小检索范围期刊网: *并且在结果中检索 EI数据库:AND空格*／include EBSCO数据库: AND 百度搜索引擎: 空格 逻辑或 组配相同检索概念（同

cnki进行文献检索时,缩小检索范围的方法：打开“检索词”旁边的“检索项”，下拉菜单选择“文献来源”，打开就能选择了。cnki进行文献将表达文献信息内容和检索课题的大量概念，按其所属的学科性质进行分类和排列，成为基本反映通常科学知识分类体系

目录题目1 阐述混淆矩阵？题目2 分类问题评估标准中查准率和召回率，正确率，错误率公式是什么？召回率和查准率各自用于什么场景？为什么会用F1分数？题目3 PR曲线如何绘制？ROC曲线如何选择模型？题目

对于模型的性能度量存在多种方式，评价分类器性能的指标一般是分类准确率，其定义是：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。 对于二分类问题常用的评价指标是精确率(precision)

pytorch实战：详解查准率（Precision）、查全率（Recall）与F1 1、概述 本文首先介绍了机器学习分类问题的性能指标查准率（Precision）、查全率（Recall）与F1度量

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第一章 绪论 1.1 引言 机器学习主要研究的是关于在计算机上从数据中产生“模型”的算法。 1.2 基本概念 1.2.1 一部分名词解释 比较口语化，一些按我自己的理解梳理，如有不足，感谢指

1.神经网络优化计算存在的问题有（ABC ）。 A.解的不稳定性      B.参数难以确定   C.难以保证最优解    D.能量函数存在大量局部极大值 2.下列Python数据类型中，可变数

查全率指的是检出的相关文献量与系统文献库中相关文献总量的比率，它反映该系统文献库中实有的相关文献量在多大程度上被检索出来。 查全率 = 检出相关文献量文献库内相关文献总量× 100% 。 查准率

[拼音]：jidu dang’an[外文]：machine-readable archives以代码形式和特定结构记录在计算机存储载体上的、计算机能够识别处理的档案文献信息。包括两种：一是在实现了办公

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之前介绍了这么多分类模型的性能评价指标（《分类模型的性能评价指标（Classification Model Performance Evaluation Metric）》），那么到底应该选择哪些指标来评估自己的模型呢？答案是应根据应用场景