目录 一、简介 (一)查准率与查全率 (二)F-Score 二、实例 (一)问题 (二)解决 三、参考资料 一、简介 (一)查准率与查全率 定义: 对于二分类问题,分类结果混淆矩阵与查准/查全率定义如下 副贴另外一张图: 关系:查准率和查全率是一对矛盾的度量。一般来说,查准率高时,查全率往往偏低;而查全率高时,查准率往往偏低...
深入理解Precision(查准率)、Recall(查全率/召回率)、F1-Score、P-R曲线和micro和macro方法,以及多分类问题P-R曲线,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
P和R指标有时会出现矛盾的情况,这样就需要综合考虑他们,最常见的方法就是F-Measure,又称F-Score。F-Measure是P和R的加权调和平均,即: 特别地,当β=1时,也就是常见的F1度量,是P和R的调和平均,当F1较高时,模型的性能越好。 有时候我们会有多个二分类混淆矩阵,例如:多次训练或者在多个数据集上训练,那么估算...
这样对于这个只检出一个美女的召回率=1/(1+99)=1%,这个数就小得可怜,说明模型分类不怎么样。 4楼2022-07-05 21:01 回复 寒芒依旧灬 而F1-Score可以帮助我们根据各个算法的Precision和Recall来评测一个算法的好坏。下面这个图也可以帮助我们更好的理解 5楼2022-07-05 21:01 回复 ...
为了解决折叠问题,可以使用F1微分数(F1 Micro Score)来代替F1宏分数。F1微分数是将所有类别的预测结果和真实标签合并后计算的精确率和召回率,然后再计算F1分数。这样可以避免折叠问题,因为每个样本都被视为同等重要。 总结起来,忽略折叠是在F1宏分数计算过程中不考虑不平衡样本数量对评估结果的影响。而使用F1微分数可...