参考了准确度(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1值。
我们发现,如果仅仅看recall或者precision中的一个,有可能会在不知情的情况下走向极端;而Accuracy又会受到不平衡样本的影响。那有没有一个万能指标,既能兼顾recall和precision两个方面,又不会受到不平衡样本的影响呢?答案是有的。 此时就要用到我们的F-Measure。 F-Measure是Precision和Recall的加权调和平均: F = \...
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...
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。F1 score是两者的综合,F1 score越高,说明模型越稳健。 sklearn中f1_score方法和precision_score方法、recall_score方法的参数说明都是一样的,所以这里不...
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...
Precision 与 Recall，但又不是像 Accuracy 那样只是泛泛地计算准确率，此时便引入一个新指标 F-Score ，用来综合考虑 Precision 与 Recall.其中 β 用于调整权重，当 β=1 时两者权重相同，简称为 F1-Score . 若认为 Precision 更重要，则减小 β，若认为 Recall 更重要，则增大 β.
accuracy 与 recall precision 计算Accuracy(准确率)、Recall(召回率)和Precision(精确率)是在分类问题中评估模型性能常用的指标。它们的计算公式如下: 1. Accuracy(准确率):指分类正确的样本占总样本数的比例。 Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) 其中,TP(True Positive)表示真正例,TN(True ...
准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、AUC、ROC的理解,一、准确率、精确率、召回率和F值是选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先:(1)若一个实例是正类,但是
可以根据PR曲线中P(precision)的公式,R(recall)的公式,根据ROC曲线中R(recall)的公式,误检率(FPR)的公式来理解,这里不细说了。 AUC area under curve。定义为ROC曲线下的面积。然因为这个面积的计算比较麻烦。所以大牛们总结出了下面的等价的计算方法。
比较Precision 和Recall，只有分母不一样，一个是+FP，另一个是+FN。说明，Precision更能反应FP造成的代价，FP的升高，会造成Precision的急剧减小；而Recall更能反应FN造成的代价，FN的升高，会造成Recall的急剧减小。在实际应用问题中，不同的物理含义，会使得用户对FP和FN的代价承受能力不一样，这样我们...