召回率:关注正类的识别能力,适用于对假阴性敏感的情况。 在实际应用中,通常需要综合考虑这三个指标,特别是在类别不平衡的情况下,可以使用F1-score(精确率和召回率的调和平均)来平衡这两个指标。 参考了准确度(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1值。
准确率(accuracy) = 预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) = 70% 精确率(precision) = TP/(TP+FP) = 80% 召回率(recall) = TP/(TP+FN) = 2/3 BTW, precision 和 recall 的抽取样本方式不同:召回率是从数据集的同一标签的样本抽样;而准确率是从已经预测为同一类别的样本抽样。
TP+TN+FP+FN:样本总数 准确率(accuracy) :预测结果正确的数量占样本总数,(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 精确率(precision):正确预测为正类的数目(TP)占预测结果为正类的数量,TP/(TP+FP) 召回率 (recall) : 正确预测为正类的数目(TP)占样本中所有的正类的数量,TP/(TP+FN) 举个cancer的测试栗子: ① pre...
精确率和召回率可以观察下图理解,他们的分子相同,但分母是不一样的。而且有时候是矛盾的,极端情况下,我们只搜索出了一个结果,且是准确的,那么Precision就是100%,但是Recall就很低;而如果我们把所有结果都返回,那么比如Recall是100%,但是Precision就会很低。因此在不同的场合中需要自己判断希望Precision比较高或是Recal...
准确率(Accuracy),精确率(Precision)和召回率(Recall) 首先区分下准确率(Accuracy)和精确率(又叫精度,Precision)的概念,如下是wiki给出的解释,文中的ISO就是国际标准化组织。 Precision is a description of random errors, a measure of statistical variability. Accuracy has two de... ...
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) ...
理解精确率(precision)、准确率(accuracy)和召回率(recall) 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 1、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。那么预测为正就有两种可能了,一种就是把正类预测...
对于predict与recall:一句话,准确率就是“找的对”,召回率就是“找的全”。 实际应用: (1)如果是做搜索,则要在保证召回率理想的情况下,提升精确率; (2)如果做疾病监测、反垃圾,则是要保证精确率的条件下,提升召回率。 6. auucracy与predict 精确率(precision)和准确率(accuracy)是不一样的...
准确率(Accuracy): 对所有西瓜分类正确的比率. 精确率(Precision): 挑出来的熟西瓜,有多少是正确的. 召回率(Recall) : 50个熟西瓜,有多少被分来到熟西瓜这个类别. 下面我们来分析各个术语有什么应用场景: Accuracy: 这个是我们最常用的,但是这个指标有一个缺点,就是当数据分来不均匀的时候,就没办法用于业务了...
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...