即精度為0，如何計算聯(lián)合預(yù)測模型的精度。聯(lián)合預(yù)測模型的精度(正確預(yù)測的樣本數(shù)/樣本總數(shù))×100%計算精度，除了機器學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確性，你說的精確率我理解的精確嗎？logistic回歸訓(xùn)練模型的評價指數(shù)精確率為0是什么原因，如何解決？通過計算預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果的匹配程度，可以確定聯(lián)合預(yù)測模型的召回率和準(zhǔn)確率。

看你想做什么樣的任務(wù)，根據(jù)任務(wù)設(shè)定指標(biāo)。比如你要做一個檢索任務(wù)，那么準(zhǔn)確率、召回率以及其派生的F1值就是常用的指標(biāo)。ROC曲線當(dāng)然是一個很好的指標(biāo)。如果你做的是預(yù)測的任務(wù)，那么測量的就是預(yù)測的誤差。此時，可以使用諸如RMSE(均方根誤差)的指標(biāo)。具體計算公式可以用百度。如果要做排序任務(wù)，有MAP(平均準(zhǔn)確率)，NDCG等等。

你說的精確率是我對精確的理解嗎？也就是準(zhǔn)確率為0，說明你對樣本的預(yù)測結(jié)果都與實際結(jié)果不一致。比如你的分類任務(wù)是預(yù)測某天會不會下雨，你有100個樣本要預(yù)測。你的模型預(yù)測的100個樣本和實際的不一樣。按照常理，這種情況發(fā)生的概率很低。假設(shè)你要解決二分類問題，那么如果我隨機猜而不是用模型猜，我猜對的概率也是50%。

一直聽說這些詞，但是很容易忘記。讓我們把它們記錄在這里。希望對大家理解有幫助。首先我們來做個總結(jié):精確率是針對我們的預(yù)測結(jié)果，表示有多少預(yù)測為正的樣本是真正的正樣本。召回率是針對我們的原始樣本，表示樣本中有多少正例被正確預(yù)測。公式如下:假設(shè)此時我想吃香蕉，實驗室里每天會安排10個水果。水果的種類有6個香蕉，3個橘子，1個菠蘿。

我們分別求p值，r值，f值，哈哈！按照我們開頭說的，精確率指的是我們的預(yù)測結(jié)果，表示有多少預(yù)測為正的樣本是真正的正樣本。我們這里的陽性樣本就是我想吃的香蕉！在預(yù)測結(jié)果中，香蕉有2個，總數(shù)為5，那么P值計算如下:召回率(R值)如開頭總結(jié)所述。召回率是針對我們的原始樣本，表示樣本中有多少正例被正確預(yù)測。

聯(lián)合預(yù)測模型精度(正確預(yù)測樣本數(shù)/樣本總數(shù))×100%計算精度。聯(lián)合預(yù)測模型的精度可以通過計算預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果的匹配程度來確定，具體來說，可以用下面的公式計算準(zhǔn)確率:準(zhǔn)確率(正確預(yù)測的樣本數(shù)/總樣本數(shù))×100%，其中正確預(yù)測的樣本數(shù)是指預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果完全匹配的樣本數(shù)，總樣本數(shù)是指所有樣本數(shù)。