摘要:本文针对非技术背景的读者,介绍了AI模型中两个基础但重要的指标——精确率和召回率。 文章通过具体的业务场景,探讨了这两个指标在不同应用中的实际价值和影响。 精确率代表模型选出对象的精准度,重点是选中目标的准确性; 召回率是衡量模型能够涵盖的范围,注重找到所有的潜在需求。 精确率的精细和召回率的范围...
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 除此之外,还有ROC曲线,PR曲线,AUC等评价指标,可以参见我的博客:机器学习性能评估指标**...
准确率 (accuracy) 精确率/查准率 (Precision) 召回率/查全率 (Recall) 查准率与查全率还可以借助下图理解:竖着看左边,白点的样本点代表实际值是1,黑色代表0,红色代表预测值是1,黄色代表预测值是0。那么,查准率就是看你预测的准不准,也就是预测值为1的样本中实际值为1的样本占比;而查全率就是看你预测的全不全...
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...
精确率是指分类器预测为正类别的样本中真正为正类别的比例,召回率是指真实正类别中被分类器预测为正类别的比例。精确率和召回率之间存在着一种平衡关系,提高一个指标可能会降低另一个指标,因此在实际应用中需要综合考虑。 精确率和召回率的关系可以用一个简单的例子来说明。假设有一个二分类模型,用来区分患有疾病...
通过观察精确率-召回率曲线，可以根据具体问题的需求选择合适的阈值，从而在精确率和召回率之间进行权衡。例如，在一些情况下，更高的精确率可能更重要，而在另一些情况下，更高的召回率可能更为关键。平均精度 Average Precision 另一种比较目标检测器性能的方法是计算Precision x Recall曲线下面积(AUC)。由于AP曲线...
精确率-召回率曲线(Precision-Recall Curve)是用于评估分类模型在不同阈值下精确率和召回率之间的权衡关系的一种可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的曲线来展示模型的性能。 精确率-召回率曲线以召回率为横轴,精确率为纵轴,将不同阈值下的精确率和召回率连接起来形成一条曲线。通常,模型在较高...
1. 准确率(Accuracy) 2. 精确率(Precision) 3. 召回率(Recall) 4. F1分数 (F1 Score) 5. ROC曲线和AUC(Area Under the Curve) 6. PR曲线(Precision-Recall Curve) F1分数 (F1 Score) F1分数的计算 F1分数的优点 F1分数的缺点 计算实例 示例数据 ...
根据上述数据,我们可以计算精确率和召回率: 精确率 = 25 / (25 + 15) ≈ 0.625(即62.5%) 召回率 = 25 / (25 + 5) = 0.833(即83.3%) 这意味着在预测为垃圾邮件的样本中,有62.5%确实是垃圾邮件;而在所有真正的垃圾邮件中,有83.3%被正确地预测为垃圾邮件。
1. 精确率适用于需要高度关注假阳性情况(即被错误地判定为阳性)的场景,如医疗诊断等。 2. 召回率适用于需要高度关注假阴性情况(即被错误地判定为阴性)的场景,如安全检查等。 五、精确率和召回率的关系 1. 精确率和召回率是一对矛盾的指标。在分类模型中,提高精确率会降低召回率,反之亦然。 2. 在实际应用中...