40、远监督中的多示例学习模型的评估

远监督中的多示例学习模型的评估

1. 评估标准

在远监督环境下，多示例学习模型的评估至关重要。为了确保模型的有效性和可靠性，我们需要使用一系列严格的评估标准。常见的评估指标包括准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1-score）。这些指标不仅能够反映模型的整体性能，还能揭示模型在处理特定问题时的优势和不足。

准确率（Precision）

准确率是指模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例。公式如下：
[ \text{Precision} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FP}} ]
其中，TP表示真正例（True Positive），FP表示假正例（False Positive）。

召回率（Recall）

召回率是指实际为正类的样本中，被模型正确预测为正类的比例。公式如下：
[ \text{Recall} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FN}} ]
其中，FN表示假负例（False Negative）。

F1分数（F1-scoreÿ