召回率:关注正类的识别能力,适用于对假阴性敏感的情况。 在实际应用中,通常需要综合考虑这三个指标,特别是在类别不平衡的情况下,可以使用F1-score(精确率和召回率的调和平均)来平衡这两个指标。 参考了准确度(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1值。
精确率(Precision)是针对预测结果而言的,其含义是在被所有预测为正的样本中实际为正样本的概率,表达式为 精确率和准确率看上去有些类似,但是是两个完全不同的概念。精确率代表对正样本结果中的预测准确程度,准确率则代表整体的预测准确程度,包括正样本和负样本。 4.召回率 召回率(Recall)是针对原样本而言的,其含...
如果是做实验研究,可以绘制Precision-Recall曲线来帮助分析。 使用sklearn计算召回率 fromsklearn.metricsimportrecall_scorey_true=[0,1,2,0,1,2]y_pred=[0,2,1,0,0,1]print(recall_score(y_true,y_pred,average='macro'))#0.3333333333333333print(recall_score(y_true,y_pred,average='...
理解精确率(precision)、准确率(accuracy)和召回率(recall) TN,预测是负样本,预测对了 FP,预测是正样本,预测错了 FN,预测是负样本,预测错了 TP,预测是正样本,预测对了 1、精确率是针对我们预测结果而言的,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了,一种就是把正类预测...
准确率(accuracy) = 预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) = 70% 精确率(precision) = TP/(TP+FP) = 80% 召回率(recall) = TP/(TP+FN) = 2/3 BTW, precision 和 recall 的抽取样本方式不同:召回率是从数据集的同一标签的样本抽样;而准确率是从已经预测为同一类别的样本抽样。
1.TP / FN / FP / TN 2.精确率Precision 3.召回率Recall 4.F1值(F1 score) 5.相关面试题 1.TP / FN / FP / TN 预测问题会有下列4种情况:TP / FN / FP / TN 第一个字母(True/False)表示你的预测值是否正确,第二个字母(Positive/Negative)表示你的预测的结果是什么。通常,以关注的类作为“正...
召回率(Recall) = TP / (TP + FN) = 40/70 = 57.14% 。它表示:样本中的正例有多少被预测正确了, 它是针对我们原来的样本而言的。Recall又称为查全率。 TP/ (TP+FN),选择一类为研究对象,男生:预测准确的40/groundtruth下该类总数70。 T都代表预测是否 对, PN都代表预测的结果。
精确率(Precision)= TP / (TP + FP) = 40/60 = 66.67%。它表示:预测为正的样本中有多少是真正的正样本,它是针对我们预测结果而言的。Precision又称为查准率。 召回率(Recall)= TP / (TP + FN) = 40/70 = 57.14% 。它表示:样本中的正例有多少被预测正确了, 它是针对我们原来的样本而言的。Recall...
F1-score是精确率和召回率的加权平均值,计算公式为 $$ F1-score=\frac{2*precision*recall}{precision+revall} $$ Precision体现了模型对负样本的区分能力,Precision越高,模型对负样本的区分能力越强 Recall体现了模型对正样本的识别能力,Recall越高,模型对正样本的识别能力越强 ...
精确率(precision)和召回率(recall) 混淆矩阵 True Positive(真正, TP):将正类预测为正类数.True Negative(真负 , TN):将负类预测为负类数.False Positive(假正, FP):将负类预测为正类数 → 误报 (Type I e…