您如何从混淆矩阵计算 K-cross 验证的最终指标？

【问题标题】：How do you calculate the final metrics for K-cross validation from confusion matrix?您如何从混淆矩阵计算 K-cross 验证的最终指标？
【发布时间】：2020-04-02 02:54:38
【问题描述】：

选项的答案是 E，但我无法弄清楚他们是如何计算的。有人可以一步一步做吗？

【问题讨论】：

标签： validation machine-learning regression cross-validation

【解决方案1】：

要计算 k 倍 cv 精度，有多种选择，但您需要的是：

计算平均折叠精度 (6/10+10/10+8/11)/3。 = 0.776
计算折叠的整体准确度 (6+7+6+3+2)/(10+10+11) = 0.7742

基本上两者都在说“我们在样本总数中得到了正确的样本数”，但只是在按折叠或按样本的心态。

作为一个兴趣点，如果您使用第一种方法，您通常还会计算精度的标准偏差。

【讨论】：