一、查准率(precision)、查全率(precision)、F1 对于二分类问题,可根据样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划为真正例(true positive)、假正例(false positive)、真反例(true negative)、假反例(false negative),分别用TP、FP、TN、FN表示相应样例数,样例总数=TP+FP+TN+FN;分类结果混淆矩阵: 查准率P和查全率...
准确率、精确率(查准率)、召回率(查全率)、F1值、ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切,所以在了解这些评价指标之前,...
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的样本中你预测为1的概率 查全率在检索系统中:检出的相关文献与全部相关文献的百分比,衡量检索的覆盖率 实际的二分类中,positive-1标签可以代表健康也可以代表生病,但一般作为positive-1...
这里主要介绍查准率(precision,又叫准确率),查全率(recall,又叫召回率)F1值以及一些思考。 首先介绍分类结果混淆矩阵: 不难看出TP,FP,FN,TN的定义 查准率:P=TP/(TP+FP),从本次实验角度衡量模型质量 查全率:R=TP/(TP+FN),客观数据集角度衡量质量 引入下自己的思考,如何理解查准率和查全率的矛盾关系: 首先客观...
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)) ...
1. confusion matirx混淆矩阵 查准率(准确率):预测结果是正例的数据集中,实际正确的数量的比例 查全率(召回率):真实结果是正例的数据集中,被预测出是正确的数量的比例 2. P—R反向关系原理 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 ...
我们便得到了混淆矩阵 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;...
查准率与查全率 在这里要引入一个概念,他就是混淆矩阵。首先介绍一些概念,分别是真正例(TruePositive,简称TP),假正例(FalsePositive,简称FP),真反例(TrueNegative,简称TN),假反例(FalseNegative,简称FN),接下来就可以介绍混淆矩阵了,看下图: 接下来介绍一...
这些概念分别是:TP、FN、FP、TN,查全率和查准率,P-R曲线和ROC曲线 1、混淆矩阵中的:TP FN FP TN 其实很简单 真实情况有两种可能:正(T)和反(F); 预测结果有两种可能:积极(P)和消极(N) 但是比较绕的是对于这里的P和N的理解,看到一个很好的举例,借用一下: ...
本文首先介绍了机器学习分类问题的性能指标查准率(Precision)、查全率(Recall)与F1度量,阐述了多分类问题中的混淆矩阵及各项性能指标的计算方法,然后介绍了PyTorch中scatter函数的使用方法,借助该函数实现了对Precision、Recall、F1及正确率的计算,并对实现过程进行了解释。