准确率 (accuracy) 精确率/查准率 (Precision) 召回率/查全率 (Recall) 查准率与查全率还可以借助下图理解:图中白点的样本点代表实际值是1,黑色样本点代表实际值是0;红色框代表预测值是1,黄色框代表预测值是0。查准率就是看你预测的准不准,也就是预测值为1的样本中实际值为1的样本占比;而查全率就是看你预测的...
准确率 (accuracy) 精确率/查准率 (Precision) 召回率/查全率 (Recall) 查准率与查全率还可以借助下图理解:图中白点的样本点代表实际值是1,黑色样本点代表实际值是0;红色框代表预测值是1,黄色框代表预测值是0。查准率就是看你预测的准不准,也就是预测值为1的样本中实际值为1的样本占比;而查全率就是看你预测的...
在不平衡分类问题中难以准确度量:比如98%的正样本只需全部预测为正即可获得98%准确率 【精确率】【查准率】precision TP/(TP+FP):在你预测为1的样本中实际为1的概率 查准率在检索系统中:检出的相关文献与检出的全部文献的百分比,衡量检索的信噪比 【召回率】【查全率】recall TP/(TP+FN):在实际为1的样本中你...
查全率，即真正例率（True Positive Rate，TPR），代表了在所有正样本中被正确识别的比例。其计算公式为：TPR = TP / (TP + FN)，其中TP代表真正例，FN代表假负例。另一方面，查准率（Precision）是指在所有被预测为正的样本中，真正正样本的比例，计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)，其...
查准率(精确率)和查全率(召回率) P=TP/(TP+FP),R=TP/(TP+FN) 准确率 准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比,其公式如下: 准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 虽然准确率可以判断总的正确率,但是在样本不平衡的情况下,并不能作为很好的指标来衡量结果。举个简单的例子,比如在一个总样本中,正样本...
查准率(Precision ratio,简称为P),是指检出的相关文献数占检出文献总数的百分比。查准率反映检索准确性,其补数就是误检率。查全率(Recall ratio,简称为R),是指检出的相关文献数占系统中相关文献总数的百分比。查全率反映检索全面性,其补数就是漏检率。 查全率=(检索出的相关信息量/系统中的相关信息总量)*100%。查准...
在探讨二分类问题模型评估时，初学者常会感到困惑，因多种指标如准确率、精确率、查准率、查全率、真阳性率、假阳性率、ROC、AUC、PRC、KS、F1等概念交织，本文以直观形式，助你解开这些指标的面纱。首先，理解混淆矩阵是关键，它以表格形式展示预测结果的真伪。混淆矩阵列出了4类结果：真阳性（TP）、假...
- 查全率(Recall): 也称为敏感度(Sensitivity)或真正例率(True Positive Rate)。它衡量了模型正确识别出的正例(True Positive)占所有实际正例的比例。TP(True Positive)是真正例数量,FN(False Negative)是假负例数量。 - 查准率(Precision): 也称为准确率(Accuracy)或阳性预测值(Positive Predictive Value)。它衡...
在不平衡分类问题中难以准确度量：比如98%的正样本只需全部预测为正即可获得98%准确率 【精确率】【查准率】precision TP/(TP+FP)：在你预测为1的样本中实际为1的概率 查准率在检索系统中：检出的相关文献与检出的全部文献的百分比，衡量检索的信噪比 【召回率】【查全率】recall TP/(TP+FN)：在实际...
2) 基本指标:准确率 指标解释:正确分类样本占总样本的比例 指标解读:准确率越接近1,模型越准确 3) 混淆矩阵(二分类问题) 4) 衍生指标:查准率(precision) 指标解释:所有真正例占所有预测为正的样本的比例(TP/(TP+FP)) ...