在训练过程中，如何计算每个时期后的多类分类问题中的准确率、召回率？

在训练过程中，计算每个时期后的多类分类问题中的准确率和召回率是评估模型性能的重要指标。准确率（Accuracy）衡量了模型预测正确的样本数占总样本数的比例，召回率（Recall）衡量了模型正确预测为正样本的样本数占实际正样本数的比例。

计算准确率和召回率的步骤如下：

1. 首先，需要对模型进行训练，并使用训练好的模型对测试集进行预测。
2. 对于多类分类问题，可以使用混淆矩阵（Confusion Matrix）来计算准确率和召回率。混淆矩阵是一个二维矩阵，行表示实际类别，列表示预测类别。矩阵的每个元素表示实际类别为行对应的类别，预测类别为列对应的类别的样本数量。
3. 根据混淆矩阵，可以计算每个类别的准确率和召回率。
   • 准确率计算公式：准确率 = 预测正确的样本数 / 总样本数
   • 召回率计算公式：召回率 = 预测正确的正样本数 / 实际正样本数

• 对于多类分类问题，可以计算每个类别的准确率和召回率，并取平均值作为整体的准确率和召回率。

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