F1得分取决于召回和精确度,它是这两个值的调和平均值。我们考虑调和平均值除以算术平均值,因为想要低召回率或精确度来产生低F1分数。在之前的例子中,召回率为100%,精确度为20%,算术平均值为60%,而调和平均值为33.33%。调和平均值更低,更有意义,因为我们知道模型很糟糕。AM = (1 + 0.2)/2HM = 2...
准确率、精确率、召回率、F1-score 分类是机器学习中比较常见的任务,对于分类任务常见的评价指标有准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1 score、ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)等 这篇文章将结合sklearn对准确率、精确率、召回率、F1-score进行讲解 混淆矩阵 如上图所示,要了解...
精确率(Precision)是针对预测结果而言的,其含义是在被所有预测为正的样本中实际为正样本的概率,表达式为 精确率和准确率看上去有些类似,但是是两个完全不同的概念。精确率代表对正样本结果中的预测准确程度,准确率则代表整体的预测准确程度,包括正样本和负样本。 4.召回率 召回率(Recall)是针对原样本而言的,其含...
我们只需要将所有example都预测为情感句子,就能取得90%的accuracy,虽然这样的模型并没有情感分类的能力,但准确率指标仍然很高。这种情况下,我们可以换成精确率、召回率、F1值来衡量模型的能力。 在所有预测为1的样本中,真实标签也为1的样本的占比。 精确率又叫查准率,衡量模型对预测的正样本的准确程度。精确率越高...
精确率和召回率有什么用?为什么需要它?通俗讲解(人话) 上面我们已经讲的很清楚了,这里以两种需求为例 预测地震 - 不能接受漏报 人脸识别支付(银行人脸支付) - 不能接受误检 人脸识别支付:主要提升精确率,更倾向于不能出现错误的预测。 应用场景:你刷脸支付时就算几次没检测到你的脸,最多会让你愤怒,对银行...
二、准确率、精确率(精准率)、召回率、F1值 1.准确率(Accuracy)。顾名思义,就是所有的预测正确(正类负类)的占总的比重。 image.png 2.精确率(Precision),查准率。即正确预测为正的占全部预测为正的比例。个人理解:真正正确的占所有预测为正的比例。
1.精确率:2/5=40% 2.召回率:2/2=100% 虽然预测错了3次,但是我们把会造成灾难的2次地震全预测到了。 应该如何取舍呢? 假设地震发生没有预测到会造成百亿级别的损失,而地震没发生误报了地震会造成百万级别的损失 显然,这种情况下我们应该接受为了不...
二、精确率(precision) 三、召回率 四、ROC 4.1、假阳性率FPR/误诊率 4.2、真阳性率TPR/命中率 五、AUC reference 在二分类任务中,有准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、ROC(Receiver Operating Characteristic Curve,接收者操作特性曲线)和AUC(Area Under Curv)等衡量指标。在理解各种指标前,...
此时的精确率为3/5=0.6: ,召回率为: 3/6=0.5 4. OOV Recall 与 IV Recall OOV指的是“未登录词”(Out Of Vocabulary)的简称,也就是新词,已知词典中不存在的词。出现OOV的原因一方面可能确实是因为产生了有意义的新词而词典并没有收录;另一方面可能就是因为分词器产生的错误无意义的分词结果,这当然也不会...
召回率(Recall)又叫查全率,它是针对原样本而言的,它的含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概率,其公式如下: 精准率 =TP/(TP+FN) image 召回率的应用场景:比如拿网贷违约率为例,相对好用户,我们更关心坏用户,不能错放过任何一个坏用户。因为如果我们过多的将坏用户当成好用户,这样后续可能发生的违约金额...