精确率(Precision):表示模型预测精度的指标。模型找出的总坏人数(TP+FP)中,真坏人数(TP)所占的比例,精确率=25/(25+15)=62.5% 召回率(Recall):也叫查全率,是判断模型预测广度的指标。模型找出的真坏人数(TP)占实际总坏人数(TP+FN)的比例,召回率=25/(25+5)=83.33% 准确率可以从全局的角度描述模型正确分...
混淆矩阵的标准包括四个主要指标:准确率、精确率、召回率和F1值。1. 准确率(Accuracy):准确率是指分类模型正确预测的样本数占总样本数的比例。计算公式为:准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。其中,TP表示真正例(True Positive),即模型正确预测为正例的样本数;TN表示真反例(True Nega...
精确率 = TP / (TP + FP)精确率越高,表示分类器对于正例的预测越准确。 召回率(Recall):召回率表示所有真正的正例中有多少被分类器预测为正例。计算公式如下:召回率 = TP / (TP + FN)召回率越高,表示分类器能够更多地找出真正的正例。 F度量值(F-measure):F度量值是精确率和召回率的调和平均数,用...
在上述情况下,精确度较低(20%),因为模型预测共10个正例,其中只有2个是正确的。这告诉我们,尽管召回率很高,而且模型在正面案例(即垃圾邮件)上表现很好,但在非垃圾邮件上表现很差。我们的准确率和精确度相等的原因是,模型预测的是所有的正例结果。在现实世界中,模型可以正确地预测一些负面的情况,从而获得更...
1.准确率 2. 召回率 3. 精确度 4. F1值 5. 真阳性率( True Positive Rate) 6. 假阳率(False Positive Rate) 动态混淆矩阵 阈值 阈值最小 阈值最大 ROC曲线 含义 做哪些准备 python示例 拓展指标 【ML评估系列】混淆矩阵ROC绘制示例详解 源自专栏《Python床头书、图计算、ML目录(持续更新)》 混淆矩阵 混...
混淆矩阵:下面这张表格的定义不用我说了,换成饼图会更直观 准确率:(TP+TN)/(ALL) 精确率【查准率】 precision : TP/(TP+FP) 召回率【查全率】recall:TP/(TP+FN) 真正率(TPR) 【灵敏度(Sensitivity)】: TP/(TP+FN) 假正率(FPR) 【1-特异度(Specificity) 】:FP/(FP+TN)发布...
混淆矩阵是大小为 (n_classes, n_classes) 的方阵, n_classes 表示类的数量。混淆矩阵可以用于直观展示每个类别的预测情况。并能从中计算精确值(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、交并比(IoU)。 以二分类为例 TP(True Positive):将正类预测为正类数;FN(False Negative):将正类预测为负类数;FP...
混淆矩阵是分类模型评估最基础的指标,我们可以通过混淆矩阵直观的看出分类模型预测准确和不准确的结果数量,进而简单计算出找到了多少比例的坏人(召回率)、找到的坏人里面真正坏人的比例(精确率)、模型判断正确的比例(准确率)等,而AUC、KS等高阶指标的计算也依赖于混淆矩阵的数据。
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。
精确率(Precision)与召回率(Recall)是分类任务中的常用指标,首先需要知道混淆矩阵。 在二分类问题中,我们把样例的真实类别与分类模型预测的预测类别,进行排列组合,正例是类别1,反例是类别0,得到如下4种情形: 真正例(True Positive,TP) 假反例(False Negative,FN) ...