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、...
F1分数计算公式为:F1=2*(准确率*召回率)/(准确率+召回率)。F1分数越高,表示系统能够在保持准确率和召回率相对平衡的情况下达到更好的性能。 4. 平均准确率(Mean Average Precision 平均准确率是计算检索系统在多个查询上的平均准确率的指标。MAP考虑了排序的性能,表示系统能够按照相关性对文档进行正确的排名。
f1-score = 2×(精准率×召回率)/(精准率+召回率) 注意f1-score也是衡量某个类别的指标 而模型最后也会计算所有指标的一个平均值和加权值
（1）准确率 （2）精确率 （3）召回率 （4）F1-score ROC曲线和AUC值 准确率、精确率、召回率、F...
F1-score是精确率和召回率的加权平均值,计算公式为 $$ F1-score=\frac{2*precision*recall}{precision+revall} $$ Precision体现了模型对负样本的区分能力,Precision越高,模型对负样本的区分能力越强 Recall体现了模型对正样本的识别能力,Recall越高,模型对正样本的识别能力越强 ...
F1值(F1 Score) 定义:F1值是准确率和召回率的调和平均值,用于综合考虑这两个指标。当准确率和召回率都很高时,F1值才会高。 公式: 其中Precision(精确率)是 示例:继续使用上面的例子,精确率 = 40/(40 + 5}= 404/5=0.8889。 F1值 = 2 *(0.8889 *0.8)/(0.8889 + 0.8) =0.8421 ...
精确率=将正类预测为正类/所有预测为正类 TP/(TP+FP)召回率=将正类预测为正类/所有真正的正类 TP/(TP+FN)F值=精确率*召回率*2/(精确率+召回率)(F值为精确率和召回率的调和平均值) 上述计算是针对二分类的方式进行计算,如果是针对多分类的方式,可以针对每一个类别分别计算精确率、召回率,而后计算各个分...
自然语言处理(ML)、机器学习(NLP)、信息检索(IR)等AI领域,评估(evaluation)是一项非常重要的工作,其模型或算法的评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和综合评价指标(F1-Measure)。 简单整理,以供参考。 准确率(Accuracy) ...
要计算准确率和召回率,首先需要将样本分类为真正例(True Positive, TP)、真负例(True Negative, TN)、假正例(False Positive, FP)和假负例(False Negative, FN)四种情况。 -真正例(TP):实际为正样本,模型预测为正样本。 -真负例(TN):实际为负样本,模型预测为负样本。 -假正例(FP):实际为负样本,模型...