召回率(Recall)表示模型正确预测为正例的样本占所有真正为正例的样本的比例。计算公式为: Recall = TP / (TP + FN) 其中,FN(False Negative)表示实际为正例但被模型预测为负例的样本数。 查准率和召回率是一对相互影响的指标。查准率衡量了模型预测为正例的准确性,召回率衡量了模型对正例的覆盖程度。在...
召回率,表示的是真正例占所有实际结果是正例的比例,即召回率=TP/(TP+FN),其衡量的是算法找出正确结果的能力。其中FN是假反例,也即实际上是正例。 4、关系 查准率和召回率关系如下图所示: 当一个算法的查准率很高,通常召回率就较低;反之亦然。考虑到logistic回归算法中,目前采用的是h(x)>=0.5时,认为y=1。
召回率,表示的是真正例占所有实际结果是正例的比例,即召回率=TP/(TP+FN),其衡量的是算法找出正确结果的能力。其中FN是假反例,也即实际上是正例。 4、关系 查准率和召回率关系如下图所示: 当一个算法的查准率很高,通常召回率就较低;反之亦然。考虑到logistic回归算法中,目前采用的是h(x)>=0.5时,认为y=1。
举例:100个样本,50个正例,模型预测了40个正例,其中预测正确的是25个,那么召回率是 25/50=50% 缺点:样本不平衡时,会有问题,就不举例说明了。模型对判断为正例要求不严格时,可以将大部分的正例都召回(问题就是很多不是正例的也会判断为正例),这样召回率会很高,但是不能说模型好。 上面这个三个是比较容易...
精确率:P=TP/(TP+FP),西瓜书里也叫查准率;召回率:R=TP/(TP+FN),西瓜书里也叫查全率。F1 值:F1 = 2*(P*R)/(P+R),精确率和召回率的调和均值。可以看出,精确率和召回率的区别在于分母,精确率关心的是预测为真的数量中有多少真正对的 (而不是其他类错误预测为这一类),而召回率关注的是这一类有多少...
上例中准确率为 查准率 Precision 查准率是指在所有预测为1的样本中预测正确的比率,公式为: 上例中查准率为 召回率 Recall 召回率是指在所有真正为1的样本中预测正确的比率,公式为: 上例中召回率为 在最开始偏斜类问题中 TP=0,召回率为0,因此那个预测算法是错误的。 查准率和召回率的关系 在分类问题中,...
我们需要用新的指标去衡量这种情况,而查准率和召回率就是不错的指标。还是用上面的例子,我们把患病记为1,未患病记为0。这样就有如下表格: 我们把类别1记为阳性,类别0记为阴性。则TP指预测为阳性,实际也是阳性,所以是真阳。FP指预测为阳性,实际为阴性,是假阳。FN指预测为阴性,实际为阳性,是假阴。TN指预测为...
精准率和召回率是两个度量值,用来评价推荐结果的质量。 1. 精确率是指检索出的相关文档与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率。简单来说就是指检索出来的条目有多少条是准确的。 公式为: 举个例子,一座猴山里有100只猴子,50只公猴子,50只母猴子。现在需要抓出来公猴子,于是一共取出来30只猴子,...
查全率,又称召回率,是衡量检索系统从文献集合中成功检出相关文献的指标。它表示检出的相关文献量与检索系统中相关文献总量的百分比。具体计算公式为:查全率 = (检索出的相关信息量 / 系统中的相关信息总量) × 100%。这一指标直接反映了检索系统对于相关信息的捕捉能力。 查全率的重...