召回率也被称为灵敏度或真正例率,定义如下: 理想情况下,对于一个良好的分类器,召回率应该为1(高)。召回率只有在分子和分母相等的情况下才等于1,即 TP = TP + FN,这也意味着 FN 为零。随着 FN 的增加,分母的值变得大于分子,召回率值会减小(这是我们不希望看到的)。 因此,在怀孕的例子中,我们看看召回率...
精度/精确率/精准率/查准率(Precision):被预测正确的正样本 占 全部被预测为正的样本 的比重,例如,在所有我们预测“逾期”的贷款人中,事实上“逾期”的贷款人的百分比: Precision=TPTP+FP 召回率/查全率(Recall):被预测正确的正样本 占 全部正样本 的比重,例如,在所有实际“逾期”的贷款人中,成功被预测“逾期”...
1. 准确率(Accuracy):模型正确预测的样本数量占总样本数量的比例,计算公式为 (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)。 2. 精确率(Precision):模型正确预测为正例的样本数量占所有预测为正例的样本数量的比例,计算公式为 TP / (TP + FP)。 3. 召回率(Recall):模型正确预测为正例的样本数量占所有实际为...
混淆矩阵介绍以及评价指标(准确率,精确率,召回率,特异度,假警报率,G-mean,F1_score,KS值),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
准确率、召回率、精确度和F1分数是用来评估模型性能的指标。尽管这些术语听起来很复杂，但它们的基本概念非常简单。它们基于简单的公式，很容易计算。这篇文章将解释以下每个术语：为什么用它公式不用sklearn来计算使用sklearn进行计算在本教程结束时，我们将复习混淆矩阵以及如何呈现它们。文章的最后提供了谷歌colab笔记本...
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,...
我们可以在混淆矩阵中总结如下: 从混淆矩阵当中,我们可以得到更高级的分类指标:Precision(准确率),Recall(召回率),Specificity(特异性),Sensitivity(灵敏度)。 现在我们已经掌握了如何去构造混淆矩阵,接下来我们看看如何使用Python来帮助我们完成这一任务。 6.利用Python中的Scikit-Learn构造混淆矩阵 ...
【小萌五分钟】机器学习 | 模型评估: 准确率 Accuracy 精确率 Precision 召回率 Recall F1值 1554 3 23:56 App 五分钟搞懂如何评价分类器模型!混淆矩阵、召回率、精确率 509 2 08:59 App 精确率,召回率,准确率,f1分数通俗辨析 1935 1 06:41 App AI算法面试题:准确率、精确度与召回率 1969 2 05:26 ...
1、混淆矩阵 2、准确率 3、精确率(查准率)和召回率(查全率) 4、F1-score 5、ROC曲线及其AUC值 6、参考文献 1、混淆矩阵 对于一个二分类问题,我们可以得到如表 所示的的混淆矩阵: 上表所示的混淆矩阵中,行表示数据在模型上的预测类别,列表示数据的真实类别。在看混淆矩阵时,要分清样本的真实类别和预测类别,...
混淆矩阵 confusion-matrix 分类准确率 accuracy 精确率Precision 召回率 recall F1值 Roc曲线、AUC PR曲线 混淆矩阵 confusion-matrix TP(True Positive): 真实为0,预测也为0 FN(False Negative): 真实为0,预测为1 FP(False Positive): 真实为1,预测为0 ...