FNC：类的假否定

“False Negatives of class”（简称FNC）是数据科学和机器学习领域常用的专业术语，主要用来描述模型在分类任务中，将本属于某一类别的样本错误地判定为不属于该类别的情况。这类错误常见于模型性能评估和混淆矩阵分析场景。该术语的中文译名为“类的假否定”，通常作为评估模型召回率的重要指标之一。

False Negatives of class具体释义

  • 英文缩写：FNC
  • 英语全称：False Negatives of class
  • 中文意思：类的假否定
  • 中文拼音：lèi de jiǎ fǒu dìng
  • 相关领域： fnc 未分类的

False Negatives of class的英文发音

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