通过混淆矩阵,可以计算出精确率和召回率,进而评估模型的性能。如果精确率和召回率都较高,说明模型在识别猫和狗时具有较好的性能;如果其中一个指标较低,则需要进一步分析模型的问题所在,并进行优化。 如何根据混淆矩阵优化模型性能 根据混淆矩阵的结果,可以采取以下措施来优化模型的...
其中,精确率和召回率是混淆矩阵中两个重要的性能指标。 精确率(Precision)是指预测为正的样本中有多少是真正的正样本。它的计算公式为:[ ext{Precision} = frac{ ext{TP}}{ ext{TP} + ext{FP}} ] 其中,TP表示真阳性(True Positive),即模型正确预测为正类的样本;FP表示假阳性(False Positive),即模型错误...
无论是混淆矩阵还是精准率和召回率都属于指标的范畴,所以都在sklearn的metrics包下。sklearn封装的混淆矩阵函数和前面我们自己实现的混淆矩阵的函数名是一样的都是confusion_matrix,类似的只需要将测试集的真实值y_ture以及在算法上的预测值y_log_predict传入函数中,最终的结果就是对应算法的混淆矩阵。使用sklearn计算...
F1 score 给了精度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 score 是最常用的。) 如果我们想创建一个具有最佳的精度—召回率平衡的模型,那么就要尝试将 F1 score 最大化。
混淆矩阵中的精确度、召回率、准确度和 F-Measure 1、精确度:精度解释了有多少正确预测的值实际上是正的。或者简单地说,它给出了模型在所有正确预测的正值中给出的正确输出的数量。 它确定模型是否可靠,计算精度的公式为TP/(TP+FP)。 2、召回率:召回描述了从模型中正确预测出的实际正值的数量。计算召回率的...
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 ...
F1得分取决于召回和精确度，它是这两个值的调和平均值。我们考虑调和平均值除以算术平均值，因为想要低召回率或精确度来产生低F1分数。在之前的例子中，召回率为100%，精确度为20%，算术平均值为60%，而调和平均值为33.33%。调和平均值更低，更有意义，因为我们知道模型很糟糕。AM = (1 + 0.2)/2HM = 2...
一文详尽混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1值、P-R 曲线、ROC 曲线、AUC 值、Micro-F1 和 Macro-F1,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
\frac{1}{F1 }=\frac{2}{\frac{1}{精确度}+\frac{1}{召回率}} 不幸的是,精确度和召唤率是鱼和熊掌不可兼得的关系,不能既提高精确度又提高召回率。 在不同的应用场景下,对精确度和召回率的要求不同,比如说在罪犯人脸识别系统中,我们可以接受精确度只有30%的,但是召回率必须在99%以上,有一点“宁可错...
TP /真正肯定:案例是肯定的,并且被预测为肯定 TN /真阴性:案件为阴性,预计为阴性 FN /假阴性:案件为阳性,但预计为阴性 FP /误报:案例为否定,但预计为肯定 召回率= 20% 特异性= 30% 精度= 22% 补充 说明: 召