在类别不平衡场景中(如信用卡欺诈检测中欺诈交易占比0.1%),即使模型将所有样本预测为正常,准确率仍可达99.9%,但实际毫无应用价值。此时应结合F1分数(查全率与查准率的调和平均)或ROC曲线进行综合评估。 2. 某电商退货预测模型通过实验发现: -当查全率从70%提升至85%时,查准率从90%下降至72% -当查准率从80%提升至...
准确率 (accuracy) 精确率/查准率 (Precision) 召回率/查全率 (Recall) 查准率与查全率还可以借助下图理解:图中白点的样本点代表实际值是1,黑色样本点代表实际值是0;红色框代表预测值是1,黄色框代表预测值是0。查准率就是看你预测的准不准,也就是预测值为1的样本中实际值为1的样本占比;而查全率就是看你预测的...
准确率：定义：衡量模型预测正确的比例，即/。精确率与查准率：定义：二者实际为同一概念，关注正类预测正确的概率，即TP/。查全率：定义：聚焦所有实际正类中被正确识别的比例，即TP/。真阳性率：定义：代表模型正确识别正类的比例，即TP/，与查全率相同。假阳性率：定义：表示模型误将负类识别为正类...
1) 基本指标:误差率 指标解释:错分类样本占总样本的比例 2) 基本指标:准确率 指标解释:正确分类样本占总样本的比例 指标解读:准确率越接近1,模型越准确 3) 混淆矩阵(二分类问题) 4) 衍生指标:查准率(precision) 指标解释:所有真正例占所有预测为正的样本的比例(TP/(TP+FP)) ...
同样,通过混淆矩阵,我们还可以算出本次预测的准确率(Accuracy),及当前预测结果中,预测命中率,又称为精确度;精确度是分类正确的样本数占样本总数的比例。 关于查全率和查准率,在ES检索中使用IK分词器时,IK分词器有两种不同的分词力度,分别是粗粒度(ik_smart)和细粒度(ik_max_word);这两种分词器刚好可以照应我们...
在不平衡分类问题中难以准确度量:比如98%的正样本只需全部预测为正即可获得98%准确率 【精确率】【查准率】precision TP/(TP+FP):在你预测为1的样本中实际为1的概率 查准率在检索系统中:检出的相关文献与检出的全部文献的百分比,衡量检索的信噪比 【召回率】【查全率】recall ...
查全率，即真正例率（True Positive Rate，TPR），代表了在所有正样本中被正确识别的比例。其计算公式为：TPR = TP / (TP + FN)，其中TP代表真正例，FN代表假负例。另一方面，查准率（Precision）是指在所有被预测为正的样本中，真正正样本的比例，计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)，...
准确率、精确率(查准率)、召回率(查全率)、F1值、ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切,所以在了解这些评价指标之前,...
信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate),召回率也叫查全率,准确率也叫查准率,概念公式: 召回率(Recall) = 系统检索到的相关文件 / 系统所有相关的文件总数 精确率(Precision) = 系统检索到的相关文件 / 系统所有检索到的文件总数 ...
查全率（Recall）或召回率，则是实际为正类的样本中，被正确识别的比例，它衡量了模型发现所有正例的能力。借助图形，查准率与查全率的关系就像是一场捉迷藏游戏。想象一下，红色框是你的预测，黄色框是漏网之鱼。查准率是捉到的鱼中真正是鱼的比例，查全率则是所有鱼中你抓住的比例。ROC曲线则是两者...