In order to evaluate a model we usu

In order to evaluate a model we usually take into account the following measures:
True Positives (T P): number of instances classified as belonging to class A that
truly belong to class A; True Negatives (T N): number of instances classified as not
belonging to class A and that in fact do not belong to class A; False Positives (FP):
number of instances classified as class A but that do not belong to class A; False
Negatives (FN): instances not classified as belonging to class v but that in fact do
belong to class A.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การประเมินรูปแบบ เรามักจะคำนึงถึงมาตรการต่อไปนี้:จริงทำงานผิดพลาด (T P): จำนวนอินสแตนซ์ classified เป็นชั้นที่เป็นสมาชิกแท้จริงเป็นของคลาส A สิ่งจริง (T N): จำนวนอินสแตนซ์ classified ไม่ไม่เป็นของคลาส A และที่จริงคลาส A ไม่ทำงานผิดพลาด (FP):หมายเลขของอินสแตนซ์ classified เป็นคลาส A แต่ที่ไม่เป็นของคลาส A เท็จเชิงลบ (FN): ทำอย่าง classified ไม่เป็นของคลาส v แต่ในความเป็นจริงอยู่ในคลาสอ.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อประเมินรูปแบบที่เรามักจะคำนึงถึงมาตรการต่อไปนี้:
บวกทรู (TP): จำนวนกรณีจัดประเภทว่าเป็นระดับที่
อยู่ในชั้นเรียนอย่างแท้จริง; เชิงลบที่แท้จริง (TN): จำนวนกรณีจัดประเภทที่จะไม่
อยู่ในระดับและในความเป็นจริงไม่ได้เป็นระดับ; บวกเท็จ (FP):
จำนวนกรณีจัดประเภทเป็นชั้น แต่ที่ไม่ได้อยู่ในระดับ; เท็จ
เชิงลบ (FN): กรณีไม่ได้จัดประเภทว่าเป็นระดับโวลต์ แต่ในความเป็นจริงจะ
เป็นระดับเอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อประเมินรูปแบบ เรามักจะคำนึงถึงมาตรการดังต่อไปนี้ :
จริงแจ้ง ( T P ) : หมายเลขของอินสแตนซ์ classi จึงเอ็ดเป็นของชั้นเรียนที่
อย่างแท้จริงเป็นของชั้น ; จริงเชิงลบ ( N ) : หมายเลขของอินสแตนซ์ classi จึงเอ็ดเป็นไม่ได้
ของคลาส A และที่ ในความเป็นจริงไม่ได้เป็นของชั้น ; ผลบวกปลอม ( FP ) :
หมายเลขของอินสแตนซ์ classi จึงเอ็ดเป็นระดับ แต่ที่ไม่ได้เป็นของชั้น ; เชิงลบเท็จ
( FN ) : กรณีไม่ classi จึงเอ็ดเป็นของชั้น 5 แต่ในความเป็นจริงทำ

เป็นของคลาส A