准确率(precision) 在被判定为正样本的数据中,实际为正样本的个数 精确率(accuracy) 在所有数据中,正负样本判断正确的个数 召回率(recall) 在实际为正样本的数据中,被判定为正样本的个数 F1值 F1值是精确率和召回率的调和均值,相当于精确率和召回率的综合评价指标 ROC 接收者操作特征曲线(receiver operating ch...
虽然上述情况的准确率较低(20%),但召回率较高(100%)。 计算精确度 精确度是预测正确的正例数与正预测总数的比率。 在上述情况下,精确度较低(20%),因为模型预测共10个正例,其中只有2个是正确的。这告诉我们,尽管召回率很高,而且模型在正面案例(即垃圾邮件)上表现很好,但在非垃圾邮件上表现很差。 我们的准...
1.准确率P、召回率R、F1 值 定义 准确率(Precision):P=TP/(TP+FP)。通俗地讲,就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。 召回率(Recall):R=TP/(TP+FN)。通俗地讲,就是预测为正例的数据占实际为正例数据的比例 F1值(F score): 思考 正如下图所示,F1的值同时受到P、R的影响,单纯地追求P、...
（⼋）sklearn中计算准确率、召回率、精确度、F1值 介绍 准确率、召回率、精确度和F1分数是⽤来评估模型性能的指标。尽管这些术语听起来很复杂，但它们的基本概念⾮常简单。它们基于简单的公式，很容易计算。这篇⽂章将解释以下每个术语：为什么⽤它 公式 不⽤sklearn来计算 使⽤sklearn进⾏计算 在本...
混淆矩阵介绍以及评价指标(准确率,精确率,召回率,特异度,假警报率,G-mean,F1_score,KS值),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
1.准确率P、召回率R、F1 值 定义 准确率(Precision):P=TP/(TP+FP)。通俗地讲,就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。 召回率(Recall):R=TP/(TP+FN)。通俗地讲,就是预测为正例的数据占实际为正例数据的比例 ...