「精確率」是指在一組數據中,正確預測的數量與總預測數量之比,通常用於評估模型的預測能力或準確性。在機器學習和統計學中,精確率是一個重要的指標,特別是在分類問題中,它幫助我們了解模型在正確識別正類樣本方面的表現。
指整體預測的正確性,包含正確預測和錯誤預測的比例。在許多情況下,精確率和準確率是用來評估模型性能的主要指標之一,但精確率主要針對正類預測的正確性。
例句 1:
這個模型的準確率非常高。
The accuracy of this model is very high.
例句 2:
我們需要提高我們的預測準確率。
We need to improve our prediction accuracy.
例句 3:
準確率是評估模型效果的重要指標。
Accuracy is an important metric for evaluating model performance.
在統計學中,精確度指的是在所有預測為正的樣本中,實際為正的比例。這與精確率密切相關,特別是在處理不平衡數據時,精確度可以提供更清晰的模型性能評估。
例句 1:
這個分類器的精確度很高,幾乎沒有誤報。
This classifier has a high precision with almost no false positives.
例句 2:
我們需要提高模型的精確度以減少錯誤。
We need to enhance the model's precision to reduce errors.
例句 3:
精確度和召回率是評估模型的兩個關鍵指標。
Precision and recall are two key metrics for evaluating a model.
指的是預測結果的正確性,通常用於描述整體結果的準確程度。這個概念可以應用在多種情境中,包括學術測試、數據分析等。
例句 1:
這份報告的正確性受到質疑。
The correctness of this report has been questioned.
例句 2:
在數據分析中,數據的正確性至關重要。
In data analysis, the correctness of the data is crucial.
例句 3:
我們必須確保每個步驟的正確性。
We must ensure the correctness of each step.
通常指一個系統或工具在不同情況下保持一致性和準確性的能力。在數據科學中,可靠性是評估模型穩定性的重要指標。
例句 1:
這個測試的可靠性很高。
The reliability of this test is very high.
例句 2:
我們需要確保數據收集的可靠性。
We need to ensure the reliability of data collection.
例句 3:
模型的可靠性是進行預測的關鍵因素。
The reliability of the model is a key factor in making predictions.