F1-Measure 精确率和召回率的调和平均值:Accuracy * Precision * 2 / (Accuracy + Precision) 总结 理论上,数据预测的准确率和召回率越接近1,说明预测模型的效果越好。但是实际中也不一定,取决于场景更倾向于哪一种。例如我们去某搜索引擎搜索XX病,一共返回了10条结果,其中5条广告,5条有用的相关信息,那么准确...
在机器学习中,准确率(Precision)和 召回率(Recall)往往是一对需要 Tradeoff 的指标,此消彼长。因此我们需要一个综合指标来反映和比较模型精度。 - 算数平均数、几何平均数、调和平均数,三种平均数各有利弊,但调和平均数(F1)受极端值影响较大,更适合评价准召率不平衡的模型。
简介:准确率(Accuracy) 精确率(Precision) 召回率(Recall)和F1-Measure(精确率和召回率的调和平均值)Spark 构建分类模型 准确率(Accuracy) 精确率(Precision)召回率(Recall)和F1-Measure(精确率和召回率的调和平均值) Spark构建分类模型 学习分类模型的基础知识以及如何在各种应用中使用这些模型。分类通常指将事 物分...
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