引言:在机器学习实战中(Machine Learning),处理分类问题时除了通过训练误差、测试误差去评价分类器的性能之外;通常情况下我们需要其他分类性能指标:正确率,召回率以及ROC曲线等进行评价分类器的性能。首先,通过引用一个二分类问题的混淆矩阵(confusion matrix),帮助我们更好地了解分类中的错误。 表一 一个二分类问题的混...
Accuracy(准确率) = (TP + TN) /(TP + FN + FP + TN) 反映了分类器统对整个样本的判定能力——能将正的判定为正,负的判定为负 在大规模数据集合中,精确率(Precision)和召回率(Recall)2个指标往往是相互制约的。理想情况下做到两个指标都高当然最好,但一般情况下,Precision高,Recall就低,Recall高,Preci...
Recall 是被正确识别出来的飞机个数与测试集中所有飞机的个数的比值: Recall的分母是(True positives + False negatives),这两个值的和,可以理解为一共有多少张飞机的照片。 在这一例子中,True positives为3,False negatives为2,那么Recall值是 3/(3+2)=0.6。 意味着在所有的飞机图片中,60%的飞机被正确的识...
“召回率”与“准确率”虽然没有必然的关系(从上面公式中可以看到),在实际应用中,是相互制约的。要根据实际需求,找到一个平衡点。 往往难以迅速反应的是“召回率”。我想这与字面意思也有关系,从“召回”的字面意思不能直接看到其意义。“召回”在中文的意思是:把xx调回来。“召回率”对应的英文“recall”,recal...
一个具有 100%的精确率,而召回率为 0 的算法模型,这两个指标的算术平均是 0.5,但是 F1 score 会是 0。F1 score 给了精确率和召回率相同的权重,它是通用 Fβ指标的一个特殊情况,在 Fβ中,β 可以用来给召回率和精度更多或者更少的权重。(还有其他方式可以结合精度和召回率,例如二者的几何平均,但是 F1 ...
准确率(Accuracy)是指模型正确分类的样本数占总样本数的比例。它是最直观的评价指标,但在处理不平衡数据集时可能会失效。 召回率(Recall),是指在所有正样本中被正确识别为正样本的比例。它衡量了模型找出真正正样本的能力。 精确率(Precision),是指被模型预测为正样本的样本中真正为正样本的比例。它衡量了模型预测...
A. 正确率、精确率、召回率以及AUC均是建立在殽杂矩阵的基础上 B. 在样本不平衡的条件下正确率并不能作为很好的指标来权衡结果 C. 正确率表示所有被展望为正的样本中实际为正的样本的概率 D. 普通来说,置信度阈值越高,召回率越低,而精确率越高6.简述逻辑回归的道理。
召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率 摘要 在训练YOLO v2的过程中，系统会显⽰出⼀些评价训练效果的值，如Recall，IoU等等。为了怕以后忘了，现在把⾃⼰对这⼏种度量⽅式的理解记录⼀下。这⼀⽂章⾸先假设⼀个测试集，然后围绕这⼀测试集来介绍这⼏种度量⽅式的计算⽅法...
在这篇文章中，我们将学习10个最重要的模型性能度量，这些度量可用于评估分类模型的模型性能。
召回率 = 1400 / 1400 = 100% F值 = 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35% 由此可见,正确率是评估捕获的成果中目标成果所占得比例;召回率,顾名思义,就是从关注领域中,召回目标类别的比例;而F值,则是综合这二者指标的评估指标,用于综合反映整体的指标。