一文读懂混淆矩阵,准确率,精准率,召回率,漏检率,P-R曲线 ROC,AUC 的区别和联系,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
首先,我们要明确的是准确率(accuracy)和精准率(precision)两者的性质并不一致。 准确率(accuracy):指的是所有预测正确的样本占所有预测结果的占比; 2. 精确率(precision):又可称为查准率,指的是在所有预测为正的样本中,真正为正的有多少; 3. 召回率(recall):又可称为查全率,指的是在所有实际为正的样本中,...
我们让机器遍历预测概率0~1之间的所有阈值,得到每个判定阈值下的一对精准率和召回率,由此绘制出PR曲线,可以直观地了解精准率Precision和召回率Recall两者之间的对应关系: PR曲线 - 来自周志华老师的<西瓜书>精准率,又名“查准率”;召回率,又名“查全率”。 由图可知,精准率和召回率存在一定的此消彼长的关系。这是...
理解精确率(precision)、准确率(accuracy)和召回率(recall) 正样本 负样本 预测正例 TP FP 预测反例 FN TN TN,预测是负样本,预测对了 FP,预测是正样本,预测错了 FN,预测是负样本,预测错了 TP,预测是正样本,预测对了 精确率是针对我们预测结果而言的,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么...
比如大概可以类比成咱射箭,准确率要看你射中靶心的概率;精准率要看你射中的是靶心区域的哪个位置。 0x07 召回率 Recall 这是针对原始样本而言的一个评价指标。召回率又称为查全率,就是在实际为正样本中,被预测为正样本所占的百分比。即所有正例中,有多少被正确地判定为正。
精准率，如同查准率，它关注的是预测结果的准确性，即在所有被标记为正例的预测中，真正为正例的比例，其计算公式为：[公式] 精确率 = 真正例 / (真正例 + 假正例)。而召回率，又称查全率，更侧重于模型对正例的识别能力，它衡量的是实际正例中被正确预测出来的比例，公式为：[公式] 召回率 =...
准确率(precision)、召回率(recall)和精准率(accuracy) Precision = TP/(TP+FP),表示我们抓到的人中,抓对了的比例; Recall = TP/ (TP+FN),表示我们抓到的坏人占所有坏人的比例; Accuracy = (TP + TN)/ All ,表示识别对了(好人被识别成好人,坏人被识别成坏人)的比例。
准确率(Accuracy):分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。 Accuracy = (True Positives + True Negatives) / Total Samples 精准率(Precision):在被分类为正类的样本中,真正为正类的样本数占总体被分类为正类的样本数的比例。 Precision = True Positives / (True Positives + False Positives) 召回率(Recall...
一次拿5瓶奶(别管拿不拿得住)有3瓶纯奶,召回率=3/4 ;精确率=3/5 (极端)一次拿1瓶奶,有1瓶纯奶,召回率=1/4 ;精确率=1/1 (极端)一次拿10瓶奶(别管拿不拿得住)有4瓶纯奶,召回率=4/4 ;精确率=4/10 出现tradeoff那就看能不能平衡,引入F1 score ...
真实: N N N T T N N N N T 算法预测: N T T T T N N T N T 正样本: P(准确率)=3/6 R(召回率)=3/3 举例2: 对于正常邮件 p=16/18 r=16/20 1. 对于垃圾邮件 p=3/7 r=3/5 F1-score(a)=2 * (8/9*0.8)/(8/9+0.8) = 2a ...